InfoWatch Vision позволяет вести интуитивное расследование инцидентов ИБ

InfoWatch Vision позволяет вести интуитивное расследование инцидентов ИБ

InfoWatch Vision позволяет вести интуитивное расследование инцидентов ИБ

Группа компаний InfoWatch сообщает о выпуске решения InfoWatch Vision 1.0, предназначенного для проведения расследований в области информационной безопасности (ИБ) организаций.

Программный продукт предоставляет ИБ-специалисту инструменты для визуального анализа информационных потоков компании и направлен на выявление инцидентов в области ИБ, в том числе — не являющихся нарушениями с точки зрения политик безопасности в организации. Решение также призвано помогать ИБ-специалисту в принятии решений в ходе расследований, предоставляя на основе всей хранимой информации о событиях ИБ дополнительные релевантные данные по предложенным запросам.

InfoWatch Vision состоит из четырех функциональных модулей: сводки, графа связей, досье и конструктора отчетов, которые взаимно дополняют друг друга и позволяют анализировать информационные потоки компании по единому срезу данных с помощью встроенных визуализаций данных и элементов фильтрации. При применении к выбранному блоку одного или нескольких фильтров, решение автоматически перестраивает все остальные модули.

«Система как бы предугадывает вопросы, которые специалист по ИБ может задать в следующий момент — сказал менеджер по развитию продуктов ГК InfoWatch Сергей Маляров. — Решение предоставляет данные не только строго по заданному запросу, но и дополнительную информацию, которая помогает вести расследование. Кроме того, InfoWatch Vision позволяет контролировать “серые зоны” информационных потоков компании, выявляя нетипичные для процессов организации события и аномальное поведение сотрудников».

Сводка безопасности предназначена для того, чтобы оценить уровень информационной безопасности в компании. Модуль позволяет осуществлять ретроспективный анализ для выявления аномалий в информационных потоках, и может служить стартовой точкой для проведения расследований.

Граф связей предназначен для анализа информационных потоков, возникающих внутри организации и при взаимодействии с внешними контрагентами. Благодаря интерактивным механизмам решение позволяет в режиме реального времени визуально представить информационные потоки, генерируемые сотрудниками, в различных аспектах ИБ.

Интерактивное досье содержит консолидированные данные по каждому сотруднику или внешнему контакту организации с возможностью гибкой фильтрации данных по различным критериям, а также позволяет перейти в другое досье  из встроенного в карточку досье графа связей.

Конструктор отчетов позволяет структурировать и подготовить в виде единого документа полученную в ходе расследования информацию.

Первая версия продукта интегрируется с DLP-решением InfoWatch Traffic Monitor и учитывает логику работы исходного источника данных.

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