Positive Technologies представила решение для выявления целевых атак

Positive Technologies представила решение для выявления целевых атак

Positive Technologies представила решение для выявления целевых атак

Компания Positive Technologies пополнила линейку своих решений технологическим комплексом для раннего выявления и предотвращения целевых атак. Решение предназначено для крупных компаний с высоким уровнем зрелости ИБ и позволяет выявлять сложные угрозы, в том числе специфичные для России. Впервые решение было представлено на SOC-Форуме 2018.

Решение сочетает в себе технологии глубокого анализа трафика и передаваемых файлов, дополнено сервисом ретроспективного мониторинга от PT Expert Security Center. Оно выявляет присутствие атакующего не только на периметре, но и в инфраструктуре. Это существенно повышает эффективность выявления сложных атак на разных стадиях, а также снижает потенциальные финансовые потери.

«Число компаний, которые стали жертвами целевых атак в 2017 году, выросло в два раза: по нашим данным, 9 из 10 жертв даже не подозревают о взломе. Существующие решения выявляют целевые атаки на периметре, но не способны выявить угрозу, если злоумышленники уже проникли в инфраструктуру. Детектировать взлом удается не сразу: как показывает практика, до его обнаружения в среднем проходит до 197 дней, — говорит Алексей Данилин, руководитель направления по развитию бизнеса Positive Technologies. — После преодоления периметра около 60% атак распространяются в инфраструктуре горизонтально, поэтому они долго остаются незамеченными. Чтобы эффективно и заблаговременно детектировать целевые атаки, необходимо следить за злонамеренной активностью и на периметре, и внутри сети, выявляя атаки в трафике. И конечно, необходимо выполнять регулярный ретроспективный анализ. Именно этот подход мы постарались реализовать в новом решении».

Комплекс позволяет в режиме реального времени обнаруживать и локализовывать присутствие злоумышленника в сети, а также воссоздавать полную картину атаки для детального расследования. Решение анализирует файлы в различных потоках данных с помощью нескольких антивирусов, «песочницы» и собственных репутационных списков, а также выявляет атаки в трафике на основе большого количества признаков. Так, к примеру, автоматически выявляется применение всех популярных хакерских инструментов, эксплуатация уязвимостей ПО и нарушение политик безопасности — то, что обычно остается не замеченным другими средствами защиты.

Благодаря ретроспективному анализу решение находит не обнаруженные ранее факты взлома инфраструктуры, что позволяет сократить до минимума длительность скрытого присутствия злоумышленника.

«В основе комплекса — уникальная база знаний, которую наши эксперты постоянно пополняют по итогам регулярных работ по анализу защищенности, расследований сложных инцидентов и анализа безопасности различных систем, — комментирует Евгения Красавина, руководитель отдела продвижения и развития продуктов Positive Technologies. — Благодаря этому и глубокой экспертизе Positive Technologies в обеспечении безопасности сложных инфраструктур решение эффективно выявляет даже самые новые угрозы».

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