InfoWatch и Phishman обновили своё решение, расширив использование DLP

InfoWatch и Phishman обновили своё решение, расширив использование DLP

InfoWatch и Phishman обновили своё решение, расширив использование DLP

ГК InfoWatch и Phishman завершили работы по обновлению совместного решения с целью более тонкой настройки автоматизации процесса повышения осведомленности об обрабатываемых ИБ-событиях в Phishman.

Интеграция DLP-системы InfoWatch Traffic Monitor для контроля информационных потоков и предотвращения утечек конфиденциальных данных с системой Phishman была проведена в 2017 году. За этот период решения, работающие совместно, стали эффективным средством повышения культуры корпоративной кибербезопасности.

«Один из сценариев, прорабатываемый нами в ходе тестирования - направление сотрудника на курс по работе с конфиденциальной информацией при выявлении паттернов, свидетельствующих о недостаточной осведомленности сотрудников о принятых в компании политиках безопасности. Таким образом, мы расширяем возможности использования DLP-системы для предотвращения инцидентов в сфере информационной безопасности за счет обучения пользователей корпоративным правилам взаимодействия с чувствительными данными организаций», - говорит технический директор Phishman Сергей Филиппенко.

Сбор, анализ и обработка событий, происходящих на рабочих станциях и корпоративных устройствах, осуществляется с помощью InfoWatch Traffic Monitor. События, рассматриваемые как неумышленные действия персонала, передаются в Phishman для выявления потребности в обучении конкретных сотрудников. Система автоматически назначает обучающие курсы, отвечающие задаче повышения уровня знаний в области защиты информации по конкретному инциденту. По итогам обучения сотрудник проходит тестирование. Такой подход  позволяет бизнесу сокращать риски неумышленных утечек информации, а также создает условия для раннего предотвращения кибератак со стороны хакеров.

По словам директора по инновационным проектам ГК InfoWatch Андрея Арефьева, «экспертно-аналитический центр InfoWatch ежегодно фиксирует рост количества утечек конфиденциальных данных из различных отраслей экономики. При этом значительная доля инцидентов происходит в результате неумышленных действий сотрудников. Так, с начала 2020 года почти 80% случаев компрометации данных произошли по вине сотрудников, из них – 23% являются случайными. Совместное использование решений InfoWatch и Phisman позволяет бизнесу постоянно повышать уровень информационной безопасности и сокращать репутационные и финансовые риски».

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