В архитектуру системы Гарда Монитор внедрен гео-кластер

В архитектуру системы Гарда Монитор внедрен гео-кластер

В архитектуру системы Гарда Монитор внедрен гео-кластер

Российский разработчик систем информационной безопасности «Гарда Технологии» представил новую версию системы мониторинга и расследования сетевых инцидентов «Гарда Монитор» с гео-кластером.

С помощью гео-кластера стало возможным внедрение решения в территориально-распределенных сетях. Единый центр мониторинга позволяет непрерывно контролировать целостность на всех участках сети, просматривать атаки, управлять рисками, и принимать оперативные меры по противодействию атакам.

Систему отличает гибкость настройки «ролевой модели»: возможность ограничивать видимость данных конкретных офисов/филиалов, либо, наоборот, – обеспечивать полную видимость, когда центр компетенции безопасности сосредоточен в одном месте. Создаваемые политики информационной безопасности применяются как на весь гео-кластер, так и на конкретные филиалы.

Новая функциональность системы позволяет выявлять подозрительные действия в сети в виде фактов сетевой разведки (сканирование портов и хостов), попыток эксплуатации уязвимостей, сетевой активности вирусных программ, шифровальщиков и вымогателей, а также «brute force атак» – взлома учётных записей через подбор пароля.

«Гарда Монитор» собирает и записывает данные обо всех ip-соединениях, выявляет различные признаки вредоносного ПО и подозрительной активности в сетевом трафике. Решение позволяет обнаружить даже те инциденты в сети, которые прошли мимо активных систем безопасности. Комплекс нередко используется крупными предприятиями как «система последнего шанса», когда инцидент произошел вопреки всем действующим системам безопасности, и нужно восстановить ход событий, чтобы понять, что произошло, как и почему, и что сделать, чтобы инциденты не повторялись.

Решение обеспечивает полноценный анализ поведения сетевых приложений и трафика, показывая связи по протоколам. «Гарда Монитор» детектирует более 250 протоколов, включая протоколы удаленного управления (TeamViewer, RAdmin и др.), протоколы туннелирования трафика (OpenVPN, CiscoVPN и др.), протоколы сетевых игр (Warcraft, Battlefield и др.), а также мессенджеры, соцсети и TOR.

Система  помогает выполнить требования совместного приказа ФСБ России и ФСТЭК России 416/489, касающегося защиты информации в государственных системах общего пользования,  нормы ФЗ-152 «О персональных данных», требования в области защиты КИИ и ГосСОПКА, а также отдельные разделы GDPR (Генеральный регламент о защите персональных данных), и, кроме того, обеспечивает собой реализацию мер, рекомендованных международным стандартом по работе с инцидентами компьютерной безопасности NISTt-800-61 (Руководство по управлению инцидентами компьютерной безопасности).

Система  успешно интегрируется с платформой информационной и экономической безопасности «Гарда Аналитика» и оперирует методами описательной статистики, что обеспечивает непрерывный мониторинг и выявление аномалий в сетевом поведении устройств как внутри сети, так и за её периметром. Все это расширяет возможности обнаружения аномалий в реальном времени.

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