Ошибки в киберзащите обходятся компаниям в полмиллиона долларов

Ошибки в киберзащите обходятся компаниям в полмиллиона долларов

Ошибки в киберзащите обходятся компаниям в полмиллиона долларов

За последние 12 месяцев каждая вторая промышленная компания в мире пережила от одного до пяти киберинцидентов – они затронули критически важные инфраструктуры или автоматизированные системы управления технологическими процессами (АСУ ТП) на этих предприятиях.

Такие данные «Лаборатория Касперского» получила в ходе исследования, в котором приняли участие более 350 представителей индустриальных организаций по всему миру, включая Россию. На устранение последствий этих инцидентов, случившихся в течение года, каждая компания потратила в среднем 497 тысяч долларов США.

Опрос также показал, что столкновение с киберугрозами не стало неожиданностью для промышленных предприятий – три четверти компаний допускают вероятность пострадать от кибератаки. Более того, 83% респондентов считают себя хорошо подготовленными к тому, что в их промышленных инфраструктурах может произойти какой-либо инцидент. 

Больше всего на сегодняшний день компании опасаются возможности заражения вредоносным ПО. И реальность показывает, что это не напрасно – 53% пострадавших от инцидентов предприятий подтвердили случаи столкновения с различными зловредами. Более того, около трети компаний (36%) подвергались таргетированным атакам. Таким образом, вредоносные программы и хорошо спланированные целенаправленные операции стали доминирующими угрозами для промышленных и критически важных инфраструктур.  

В то же время исследование показало, что компании зачастую недооценивают внутренние угрозы, опасаясь рисков извне. Так, 44% организаций полагают, что их кибербезопасности с большой долей вероятности будут угрожать какие-либо третьи лица, например, поставщики. А 33% считают, что наибольшую опасность для них представляют программы-вымогатели. Однако чаще киберинциденты в промышленных сетях случаются из-за ошибок и непреднамеренных действий персонала – именно этот фактор угрожал почти трети (29%) компаний. 

 

 

 «Мы наблюдаем все большую взаимную интеграцию корпоративных и индустриальных сетей, которые сегодня нередко образуют единую инфраструктуру промышленного предприятия. А это значит, что компаниям следует скорректировать подход к управлению и защите киберфизических систем, – отмечает Андрей Суворов, директор по развитию бизнеса безопасности критической инфраструктуры «Лаборатории Касперского». – Для этого важно понимать актуальный ландшафт угроз, знать возможные риски, оценивать, какие методы обеспечения защиты наиболее эффективны, и, конечно же, работать над повышением осведомленности сотрудников о новых киберопасностях».

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