Leta IT-company предлагает услугу «Предпроектный DLP-консалтинг»

Leta IT-company предлагает услугу «Предпроектный DLP-консалтинг»

...

Leta IT-company объявила о расширении линейки сервисов по защите конфиденциальной информации от утечки и перемещений (DLP). Новый пакет услуг «Предпроектный DLP-консалтинг» позволяет устранить причины, по которым до 90% внедрений DLP-систем не достигают ключевой цели – предотвращения утечки информации, говорится в сообщении Leta. Новые услуги универсальны, то есть применимы независимо от отраслевой принадлежности и масштабов деятельности организации, а также от используемых DLP-продуктов.



Современные DLP-системы стали одним из основных строительных блоков ИБ, однако у участников рынка сложилось ошибочное понимание логики внедрений, не соответствующее роли DLP-решений, считают в Leta IT-company. Так, его создание рассматривается как типовая задача, не предусматривающая глубокого конфигурирования всех модулей, каких-либо вмешательств в алгоритмы их работы и тонкой доводки решения. Этот подход, ставший традиционным для российского рынка, обычно не предусматривает различные виды анализа уровней секретности документов и мест их хранения, проработку вариантов реагирования на возникающие инциденты и решение других подобных задач предпроектной настройки, отметили в Leta.

Более того, весь массив конфиденциальных документов фактически рассматривается как единый и, соответственно, к нему применяется одинаковый набор правил обработки. При переводе системы в штатный режим эксплуатации это многократно увеличивает объем инцидентов и усложняет их разбор, создавая препятствия нормальному ходу бизнес-процесов и избыточную нагрузку на офицеров безопасности и сотрудников бизнес-подразделений. Типичным следствием этой ситуации становится отказ от индивидуального разбора инцидентов в режиме реального времени и перевод DLP-системы в режим мониторинга, фиксирующий но не препятствующий несанкционированному перемещению конфиденциальной информации.

Новый пакет услуг «Предпроектный DLP-консалтинг» позволяет полностью устранить все вышеуказанные проблемы. Работы направлены на взаимную «настройку» среды организации и возможностей DLP-системы с целью ее максимальной интеграции с бизнес-процессами. Leta выделяет три ключевые этапа предпроектного DLP-консалтинга: идентификация конфиденциальной информации, мест ее хранения и маршрутов движения по организации; категорирование конфиденциальной информации по ее важности для компании и возможным последствиям в случае утечки, а также определение для каждой категории оптимальных технических политик ее обработки в DLP-системе; разработка и фиксация в нормативных документах организации процедур расследования инцидентов перемещения конфиденциальных данных и регламентов поведения в предусмотренных и спорных ситуациях. В соответствии с методикой Leta IT-company, по этим данным при внедрении DLP-решения любого вендора может быть выполнена оптимальная настройка DLP-системы, при этом достигается правильное взаимоувязанное распределение информации по уровням конфиденциальности и «жесткости» реакции.

Так, например, инциденты с критически важной информацией могут потребовать принятия решения в режиме реального времени, для менее ценных данных система может разрешить выполняемую операцию, но потребовать ее обязательного анализа в отведенное регламентом время. Наконец, для еще менее ценных сведений контроль может быть сведен к просмотру статистических отчетов.

Правильная настройка системы распознавания защищаемых материалов требует предварительного анализа того, какую информацию используют в компании при решении тех или иных задач. При этом в рамках пакета услуг «Предпроектный DLP-консалтинг» для клиента нет необходимости «открывать» консультанту свои конфиденциальные данные. Leta построила этап категорирования таким образом, что идентификация пула конфиденциальных документов не требует непосредственного доступа ко всему массиву конфиденциальной информации – консультанты оперируют лишь обобщенными классами документов (например, «Информация о клиентах», «Финансовые данные», «Планы разработки продуктов» и т.п.), знакомясь только с шаблонами документов.

«Мысль о том, что DLP-системы создаются для надежного предотвращения утечек конфиденциальной информации с учетом ее ценности для организации кажется абсолютно банальной, ведь именно так эти системы всегда позиционировались. Но сказать – не значит сделать, – подчеркнул Андрей Конусов, генеральный директор Leta IT-company. – В действительности в большинстве компаний внедрение проходит по “техническому сценарию” без допроектной аналитической подготовки и настройки. В итоге, системы DLP, работая преимущественно в режиме мониторинга, не выполняют основную свою функцию – не предотвращают утечку, а лишь фиксируют, что она состоялась». По его словам, пакет «услуг предпроектного DLP-консалтинга позволяет добиться главного и наиболее важного для бизнеса результата – предотвратить утечку критичных конфиденциальных документов, сохраняя оптимальный баланс между занятостью сотрудников служб ИБ и вмешательством в бизнес-процессы организации».

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