Identity Engines от Nortel обеспечивает безопасный персонализированный доступ к сети

Identity Engines от Nortel обеспечивает безопасный персонализированный доступ к сети

Компания Nortel представила портфель Identity Engines для интеграции сетей с поддержкой персонализированного доступа, благодаря которой достигается качественно новый уровень безопасности. По данным компании, применение технологии персонализированного доступа позволяет определить пользователей, когда они входят в сеть, тип используемых ими устройств, а также место, из которого осуществляется подключение. На основании этих сведений определяется соответствующий уровень доступа к сети. 

В отличие от большинства корпоративных сетей, которые не в состоянии распознавать пользователей и не делают различия между, к примеру, сотрудниками компании, посетителями, руководителями и консультантами, портфель Identity Engines позволяет получать ценные сведения в отношении идентификации пользователей, что дает администраторам сети более высокий уровень прозрачности и новые возможности управления трафиком пользователей, утверждают в Nortel. 

В составе портфеля Identity Engines предлагается комплексное решение Secure Guest Networking Solution, упрощающее управление гостевым доступом пользователей за счет возможности создания нетехническим персоналом временных учетных записей, которые дают право на доступ только к определенным сегментам сети. Срок действия таких учетных записей истекает спустя заданное время, после чего они автоматически удаляются из каталогов. 

По информации Nortel, портфель Identity Engines разработан в соответствии с отраслевыми стандартами, что позволяет интегрировать его с существующими сетевыми инфраструктурами предприятий (независимо от их поставщика) и реализовать централизованное управление принятием решений, проверкой подлинности и авторизацией пользователей, а также доступом к сети на основе политик и ролей для проводных, беспроводных и виртуальных частных сетей. Решения портфеля поддерживают работу с разрозненными сетевыми ресурсами, что позволяет отказаться от управления сотнями групп пользователей и развертывания множества серверов и, таким образом, упрощает управление сетевой инфраструктурой и снижает расходы. 

Технологической основой этих открытых решений, построенных на основе стандартов, являются недавно приобретенные компанией Nortel IP-активы Identity Engines. Центральной частью портфеля Nortel Identity Engines является сервер Identity Engines Ignition Server, представляющий собой полнофункциональное ядро политик и интегратор служб каталогов, обеспечивающие управление удостоверениями в сети. 

В целом, портфель Identity Engines дополняет существующее предложение Nortel по управлению доступом к сети и обеспечивает поддержку персонализированного и централизованного управления принятием решений на основе политик в проводных и беспроводных локальных сетях, виртуальных частных сетях, а также эффективные функции анализа и отчетности на базе стандарта 802.1X. Кроме того, Nortel расширяет портфель Identity Engines за счет поддержки платформ виртуализации и предлагает эти продукты в виде виртуальных устройств VMware, что повышает гибкость и снижает общую стоимость владения, отметили в Nortel.

Источник 

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

34% тестировщиков применяют ИИ для генерации кода, 28% — для тест-кейсов

2ГИС решила разобраться, как себя чувствует русскоязычное QA-сообщество: чем пользуются тестировщики, как устроены процессы и как в работу проникает искусственный интеллект. В исследовании поучаствовали 570 QA-специалистов, почти половина из них работают в крупных компаниях.

57% опрошенных сказали, что подключаются к разработке фич ещё на этапе обсуждения требований — то есть задолго до появления кода.

Лишь 20% приходят в проект только после завершения разработки. А вариант «подключаюсь, когда в продакшене что-то сломалось» — уже почти экзотика.

89% команд используют автотесты — от юнитов до UI. Но вот инструменты вокруг них, вроде поддержки, аналитики и стабильности, применяют далеко не все. Например, код-ревью автотестов делают только 39% опрошенных, а 28% команд вообще не отслеживают никаких метрик и работают «вслепую».

ИИ используют не все, и в основном — для рутинных задач

Хотя ИИ уже прочно вошёл в мир тестирования, чаще всего его применяют для типовых задач:

  • написание тестового кода (34%),
  • генерация тест-кейсов (28%),
  • и тестовых данных (26%).

 

Более продвинутые сценарии вроде анализа тестов, автоматического поиска багов и визуального тестирования пока используются редко. Например, только 5% автоматизируют дефект-дискавери, и лишь 4% пробуют AI для визуальных проверок. А 22% QA-специалистов вообще не используют ИИ в своей работе.

Главные проблемы в тестировании

На первом месте — сжатые сроки. Об этом сказали 71% участников опроса. На втором — слабое вовлечение QA в процессы (40%) и нехватка квалифицированных специалистов (37%).

Как измеряют качество

  • Главная метрика — количество найденных багов (58%).
  • Покрытие автотестами учитывают 43%, покрытие кода — только 23%.
  • Стабильность тестов (например, чтобы они не «флапали») отслеживают всего 15% команд.

Что будет с профессией дальше? Мнения разделились:

  • 37% считают, что всё уйдёт в тотальную автоматизацию;
  • 35% уверены, что ничего особо не поменяется;
  • почти треть верит, что QA станет глубже интегрироваться в специфические направления вроде ИБ и производительности;
  • 27% видят будущее за DevOps и SRE — то есть тесной работой на всех этапах: от разработки до эксплуатации.
AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru