R-Vision представила экосистему R-Vision EVO для эволюции SOC

R-Vision представила экосистему R-Vision EVO для эволюции SOC

R-Vision представила экосистему R-Vision EVO для эволюции SOC

Разработчик систем кибербезопасности R-Vision анонсировал собственную экосистему технологий для эволюции SOC – R-Vision EVO. Экосистема объединила в себе существующие технологии, компоненты и процессы, а также была дополнена новыми технологиями, которые в ближайшее время на специальных условиях станут доступны клиентам вендора.

На фоне возрастающего числа киберугроз, требования бизнеса к защите информации меняются: на смену классическому подходу к построению центров мониторинга и реагирования на ИБ (Security Operation Center, SOC), где каждый продукт выполняет отдельную конкретную функцию, пришел новый – экосистемный подход. Экосистемы позволяют организациям комплексно подойти к вопросам кибербезопасности, обеспечить решение задач на стыке технологий, а также сфокусироваться на наиболее приоритетных для компаний бизнес-процессах.

Принимая во внимание запросы рынка и заказчиков, разработчик R-Vision представил экосистему R-Vision EVO – комплекс взаимосвязанных технологий, компонентов и выстроенных между ними процессов, которые позволяют компаниям построить Security Operation Center и развивать его до необходимого уровня зрелости. Отличительной особенностью экосистемы R-Vision является тот факт, что технологии вендора помогают эволюционировать всем центрам мониторинга и реагирования на ИБ, вне зависимости от их первоначального масштаба и отрасли, при этом разработчик представляет всем заказчикам возможность поэтапного наращивания и расширения функционала экосистемы по мере роста потребностей SOC.

В настоящий момент в состав R-Vision EVO входят следующие технологии и компоненты:

  • Технология Security Asset Management, которая выстраивает процесс управления активами организации;
  • Технология User and Entity Behavior Analytics, детектирующая нарушения в состоянии ИТ и ИБ-систем, подозрительную активность объектов и осуществляет динамическую оценку угроз и аномалий;
  • Технология Security Orchestration, Automation, Response, отвечающая за автоматизацию процесса управления инцидентами ИБ;
  • Технология Threat Intelligence, осуществляющая всестороннее управление данными киберразведки;
  • Технология Governance, Risk management, Compliance, с помощью которой формируютсяпроцессы менеджмента ИБ в соответствии с лучшими практиками и стандартами;
  • Технология Deception, которая имитирует элементы инфраструктуры, за счет чего осуществляется детектирование присутствия злоумышленника;
  • Технология Vulnerability Management, основной задачей которой является автоматизация процесса управления уязвимостями.
  • Кроме того, в ближайшее время заказчикам R-Vision станут доступны еще 2 технологии экосистемы:
  • Технология Endpoint Security, осуществляющая сбор и инвентаризацию информации о событиях ИБ с конечных точек, а также являющаяся инструментом реагирования на инциденты и ликвидации последствий атаки на хостах;
  • Технология Log Management, которая собирает события со всех элементов инфраструктуры, а также позволяет выстроить процесс сбора, нормализации и хранения событий ИБ и предоставляет пользователям возможность анализа собранной информации.

Важно отметить, что преимуществом построения SOC на базе экосистемы R‑Vision EVO является возможность комплексного и стратегически выверенного подхода к ИБ. Компоненты экосистемы обогащают друг друга и позволяют в любой момент обратиться как к более детальным техническим данным, так и к бизнес-аналитике. Вместе с этим экосистема R-Vision EVO представляет заказчикам огромное количество встроенных интеграционных механизмов, конфигураций и экспертизы, с которыми задачи по построению и развитию центра мониторинга и реагирования на инциденты ИБ становятся значительно проще и прозрачнее.

«Создание и развитие SOC – это сложная и многогранная задача, для которой недостаточно точечного решения проблем обособленными продуктами. В новых реалиях пользователи и рынок нуждаются в комплексном и стратегически продуманном подходе для построения действительно эффективной защиты. Обеспечить такой подход могут экосистемы, где технологии глубоко интегрированы между собой и работают в тесной связке. Таким образом, понимание этих факторов легло в основу создания экосистемы R-Vision EVO и добавления в нее новых технологий», – прокомментировал Игорь Сметанев, директор по стратегическому развитию R-Vision.

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