Операторы шифровальщика Maze приостанавливают свои кибератаки

Операторы шифровальщика Maze приостанавливают свои кибератаки

Операторы шифровальщика Maze приостанавливают свои кибератаки

Киберпреступная группировка, стоящая за распространением известного вымогателя Maze, решила свернуть свои операции. Отметим, что операторы именно этого шифровальщика стали одними из самых успешных на этом поприще.

Атаки Maze стартовали в мае 2019 года, уже к ноябрю злоумышленники ощутимо прибавили в масштабах своих кампаний.

Распространяющие Maze киберпреступники одними из первых начали применять тактику двойного вымогательства: они не только шифровали важные файлы, но перед этим похищали их. Такой подход позволял угрожать несговорчивой жертве публикацией конфиденциальных данных.

Группировка почти сразу запустила собственный веб-сайт «Maze News», на котором преступники публиковали украденные данные жертв, отказавшихся заплатить за восстановление файлов. Также на ресурсе публиковались так называемые пресс-релизы группы, предназначавшиеся для журналистов.

 

В этом году операторы Maze отметились атаками на крупные корпорации: Southwire, City of Pensacola, Canon, LG Electronics, Xerox. Теперь же злоумышленники решили приостановить операции, как это ранее сделали распространители GandCrab.

В настоящее время кибергруппировка призывает всех дождаться официального пресс-релиза о прекращении деятельности.

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