МТС RED анонсировала создание открытой экосистемы кибербезопасности

МТС RED анонсировала создание открытой экосистемы кибербезопасности

МТС RED анонсировала создание открытой экосистемы кибербезопасности

МТС RED, дочерняя компания МТС в сфере кибербезопасности, анонсировала разработку открытой экосистемы кибербезопасности. Экосистема предоставит заказчикам все необходимые сервисы и продукты для защиты информации, а также аналитические отчеты из единого личного кабинета, что поможет сократить финансовые затраты и время на обеспечение кибербезопасности организации.

Ключевым принципом, реализуемым в экосистеме, является возможность интеграции в нее любых решений игроков рынка кибербезопасности. В состав открытой экосистемы будут входить как собственные продукты МТС RED, так и решения партнеров, предлагаемые клиентам по MSSP-модели, стартапов, которым экосистема обеспечит быстрый рост и требуемое рынком качество, и продукты конкурентов, имеющие открытый интерфейс для интеграции (API, SDK).

«Мы исходим из интересов заказчиков и ставим целью предоставить компаниям то, что им по-настоящему нужно: устойчивость бизнеса и сохранение инвестиций в кибербезопасность. Для этого и создаётся открытая экосистема управления кибербезопасностью, в которую можно будет интегрировать продукты сторонних вендоров, в том числе уже используемые в инфраструктуре заказчика», – подчеркнула Евгения Наумова, директор по кибербезопасности компании МТС, генеральный директор МТС RED.

Текущий портфель МТС REDвключает такие сервисы и услуги, как мониторинг и реагирование на инциденты информационной безопасности (SOC), защита от распределенных сетевых атак (Anti-DDoS), анализ защищенности и непрерывное тестирование на проникновения (ContinuousPenetrationTesting), а также расследование инцидентов ИБ (DigitalForensics).

До конца года планируется дополнительно вывести на рынок сервисы шифрования каналов связи (ГОСТ VPN), повышения киберграмотности сотрудников (SecurityAwareness), защиты веб-приложений (WebApplicationFirewall), а также услуги аудита и консалтинга (SecurityAssessment). Кроме того, готовится выпуск решения класса ApplicationSecurityOrchestrationandCorrelationдля безопасной разработки.

Экосистема позволит клиентам из единого личного кабинета управлять различными аспектами кибербезопасности на всех уровнях создания и эксплуатации комплексной системы защиты от киберугроз. Предиктивная защита достигается за счет непрерывного тестирования на проникновение, управления уязвимостями и повышения киберграмотности сотрудников. Активная защита включает решения по сетевой безопасности и безопасности приложений, а также инструменты для безопасной разработки. 

На каждом из этапов защиты компании смогут централизованно управлять сервисами и средствами защиты информации, агрегацией событий информационной безопасности из различных источников, выявлением инцидентов и реагированием на них, а также автоматизацией этих процессов. Все вышеперечисленное будет усилено технологиями анализа больших данных, машинного обучения, а также собственными инновационными разработками MTC RED.

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