Kaspersky выложила инструмент для тестирования приложений в Android

Kaspersky выложила инструмент для тестирования приложений в Android

Kaspersky выложила инструмент для тестирования приложений в Android

«Лаборатория Касперского» выложила на GitHub свой фреймворк для автотестирования Android-приложений. Инструмент получил название Kaspresso и уже был успешно опробован на собственных Android-решениях компании, в частности Kaspersky Internet Security для Android, Kaspersky Security Cloud, Kaspersky Safe Kids, Kaspersky Who Calls и других. Теперь Kaspresso бесплатно доступен всем сторонним разработчикам. В создании и отладке фреймворка также приняли участие специалисты из Авито и HeadHunter.

В основе Kaspresso лежат две популярные библиотеки для создания автоматизированных тестов Android – Espresso и Kakao. Кроме того, фреймворк предоставляет возможность использования в тестах ADB (AndroidDebugBridge – инструмент, позволяющий выполнять на девайсе различные отладочные команды). В обычных Espresso-тестах поддержки ADB у разработчика нет.

Среди других преимуществ Kaspresso: решение проблемы с так называемыми flaky-тестами (имеются в виду случаи, в которых результат выполнения теста непредсказуем, и причины неуспеха каждый раз могут быть разные, притом что на устройстве у разработчика такая функция работает без сбоев), логирование всех действий в процессе теста, упрощение локализации приложения за счёт создания скриншотов на разных языках.

Фреймворк от «Лаборатории Касперского» отличает гибкость настроек и простота использования. Каждый разработчик может настроить систему автотестов на базе Kaspresso, исходя из своих индивидуальных задач и особенностей приложения. А если у разработчика уже были автотесты, то для интеграции их в Kaspresso не нужно ничего переписывать – фреймворк предусматривает крайне простое подключение уже существующих тестов.

«Мы на собственном опыте знаем, насколько автотестирование приложений в Android упрощает жизнь разработчиков: это не только быстрее и удобнее, но и гораздо эффективнее «ручных» тестов. Вместе с тем создание фреймворка для автотестов требует немало сил и ресурсов, а стоимость разработки и поддержки собственной платформы нередко оказывается значительно выше, нежели проведение тестов вручную. Именно поэтому мы и решили выложить в открытый доступ созданный нами фреймворк Kaspresso. Мы постарались объединить в одном инструменте лучшие ресурсы и практики и вложили в него наши собственные наработки и опыт. Надеемся, что с помощью Kaspresso независимые разработчики будут создавать более качественные и надёжные приложения для Android – от этого выиграют и пользователи, и вся индустрия», – отметил Виктор Яблоков, руководитель управления разработки мобильных решений «Лаборатории Касперского».

Скачать Kaspresso можно здесь: https://github.com/KasperskyLab/Kaspresso.

Скачать ADB Server можно тут: https://github.com/KasperskyLab/AdbServer.

97% компаний в России внедряют ИИ, но 54% не видят его ценности

UserGate изучила, как российские компании внедряют инструменты на базе ИИ и что мешает делать это быстрее. Опрос прошёл в январе 2026 года, в нём участвовали 335 топ-менеджеров компаний с выручкой от 100 млн рублей в год. Картина получилась довольно показательная: 97% компаний уже используют ИИ, тестируют его в пилотах или собираются внедрять в ближайшее время.

То есть искусственный интеллект из разряда «модного тренда» окончательно перешёл в категорию рабочих инструментов.

Чаще всего ИИ применяют для вполне прикладных задач. На первом месте — генерация отчётов и аналитики (42%). Далее идут оптимизация сетевой инфраструктуры (38%), анализ больших массивов логов (37%), ускорение расследований инцидентов (35%) и повышение эффективности Help Desk (32%).

Иными словами, бизнес в первую очередь использует ИИ там, где он помогает сэкономить время и ресурсы или усилить функции безопасности.

Интересно, что приоритеты зависят от масштаба компании. В корпоративном сегменте более 60% респондентов указали анализ больших логов как ключевое направление — что логично при объёмах данных в крупных ИТ-ландшафтах. В среднем бизнесе на первый план выходит оптимизация сетевой инфраструктуры (45%).

При этом 7% компаний пока вообще не рассматривают внедрение ИИ. Главные причины — неясная ценность технологии (54%) и неопределённость рисков (38%). Также среди барьеров называют отсутствие чёткого распределения ответственности (29%), ограниченные бюджеты (29%) и нехватку экспертизы (17%). По сути, речь идёт не столько о скепсисе, сколько о нехватке понимания, как именно внедрять ИИ и как управлять связанными с ним рисками.

Отдельно респондентов спросили, какие технологии окажут наибольшее влияние на кибербезопасность в ближайшие 12 месяцев. Лидером стали ИИ и машинное обучение — их назвали около половины представителей коммерческого и государственного сегментов. Даже те компании, которые пока осторожничают с практическим внедрением, всё равно рассматривают машинное обучение как ключевой фактор трансформации ИБ в среднесрочной перспективе.

Как отмечает руководитель отдела стратегической аналитики UserGate Юлия Косова, бизнес уже активно использует ИИ в операционных и защитных сценариях, но ожидания рынка зачастую опережают текущую практику. Дальнейший эффект, по её словам, будет зависеть от зрелости процессов, качества данных и способности управлять рисками.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru