Лаборатория Касперского сэкономила своим клиентам $53 млн

Лаборатория Касперского сэкономила своим клиентам $53 млн

Решения «Лаборатории Касперского» защитили в 2015 году от программ-шифровальщиков данные почти 444 тысяч домашних и корпоративных пользователей по всему миру, тем самым лишив киберпреступников возможности нечестным образом заработать около 53 млн долларов США.

Подсчет сбереженной «Лабораторией Касперского» денежной суммы производился исходя из тех фактов, что в среднем киберпреступники требуют 300 долларов в качестве выкупа за расшифровку файлов, и, по разным источникам, по крайней мере 40% жертв готовы заплатить. Таким образом, если бы каждый из атакованных пользователей заплатил эту сумму, мошенники получили бы более 133 миллионов долларов. Но поскольку на условия злоумышленников соглашаются менее половины пострадавших, «Лаборатория Касперского» уберегла пользователей от передачи в руки мошенников как минимум 53 миллионов долларов.

Ущерб от программ-шифровальщиков может быть гораздо серьезнее, ведь расценки, устанавливаемые киберпреступниками за расшифровку данных, колеблются от 30 до нескольких тысяч долларов. Сумма выкупа зависит от объема заблокированной информации, вида зловреда и того, кто является жертвой — частный или корпоративный пользователь.

«Программы-шифровальщики стали излюбленным инструментом злоумышленников, поскольку позволяют легко заработать деньги и при этом оставаться в тени. В большинстве случаев киберпреступники требуют выкуп в криптовалюте, чтобы выйти на их след было невозможно. Мы настоятельно рекомендуем жертвам не платить, ведь возвращение файлов это не гарантирует, зато способствует росту числа таких атак. Вместо этого мы советуем пользователям встречать мошенников во всеоружии: регулярно создавать копии ценных документов и использовать надежное защитное решение, которое позволит предотвратить проникновение таких зловредов», — советует Вячеслав Закоржевский, руководитель отдела антивирусных исследований «Лаборатории Касперского».

Решения «Лаборатории Касперского» защищают файлы даже от неизвестного и сложного вредоносного ПО, блокируя попытки большинства программ-шифровальщиков проникнуть в устройство. Если зловреду все-таки удается получить доступ к системе, в дело вступает специальная технология, которая позволяет создать защищенные от изменений копии файлов и использовать их для автоматического восстановления данных после удаления вредоносного ПО. Эта технология является частью компонента «Мониторинг активности», входящего в состав всех продуктов «Лаборатории Касперского» для ОС Windows. Эксперты рекомендуют домашним и корпоративным пользователям не отключать этот компонент, чтобы обеспечить максимальный уровень защиты информации.

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