ЛК выяснила, кто откровеннее в Сети: мужчины или женщины

ЛК выяснила, кто откровеннее в Сети: мужчины или женщины

Женщины в России в два раза реже мужчин делятся излишне личными фотографиями и видеороликами в Интернете (11% против 20% соответственно), однако они «наверстывают упущенное», когда речь заходит о публикации в Сети данных финансового характера (13% и 8% соответственно).

В преддверии весеннего праздника «Лаборатория Касперского» по традиции изучает, в каких аспектах онлайн-поведения представительницы прекрасного пола отличаются от мужчин. 

В целом дамы любят рассказывать в Интернете о себе и своих знакомых при помощи фотографий. Так, своими изображениями делятся 66% женщин, а еще 30% публикуют фотографии, на которых присутствуют их друзья и близкие. Среди мужчин оба показателя ниже: 54% и 28% соответственно. Возможно, это объясняется тем, что фоторепортажам они предпочитают видеохронику: ролики с собой в главной роли выкладывали в Сеть 20% российских мужчин, а видео со своими знакомыми – 15%. И в этом они опережают женщин, для которых аналогичные показатели составляют 16% и 12%.

С другой стороны, дамы гораздо охотнее делятся в Сети информацией о своих увлечениях и личных отношениях (32% женщин против 25% мужчин), а также контактными данными (55% и 51%). При этом дату своего рождения в равной степени легко раскрывают 37% мужчин и женщин.    

Когда же речь заходит о предотвращении утечки личных данных, то этим вопросом в большей степени обеспокоены мужчины. Они чаще женщин проверяют, не содержит ли готовый к публикации пост или сообщение конфиденциальной информации (32% против 29%), отказываются от использования соцсетей или мессенджеров, если их работа угрожает безопасности персональных данных (26% против 21%), и предпочитают не откровенничать в Сети во время праздничных застолий с алкоголем (22% против 15%). Женщины же, в свою очередь, стремятся разделять личную и рабочую коммуникацию и делятся частной информацией только в кругу семьи и близких друзей (50% против 39% мужчин). 

«В своей работе мы всегда ориентируемся на пользователя. Мы разрабатываем новые и совершенствуем уже имеющиеся решения, исходя из его потребностей и желаний. Именно поэтому мы проводим регулярные исследования – они помогают нам понять, как меняется поведение пользователей электронных гаджетов, с какими угрозами они уже сталкивались и с какими могут встретиться в ближайшем будущем, что для них важно, чем они готовы рисковать и что хотят защитить в первую очередь», – поясняет Сергей Ложкин, антивирусный эксперт «Лаборатории Касперского».

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