Еще один бывший сотрудник Apple обвиняется в краже секретов Titan для Китая

Еще один бывший сотрудник Apple обвиняется в краже секретов Titan для Китая

Еще один бывший сотрудник Apple обвиняется в краже секретов Titan для Китая

В Калифорнии вынесли обвинительное заключение по делу Вэй Бао Вана (Weibao Wang). Китайцу, два года работавшему на Apple, инкриминируют кражу интеллектуальной собственности, в том числе исходников софта для беспилотных автомобилей.

Согласно обвинительному акту, ответчик с марта 2016 года по апрель 2018-го занимался в Apple разработкой систем автономного управления — оснасткой для электромобилей, прототипы которых создаются в рамках проекта Titan, он же iCar. При найме с нового сотрудника взяли подписку о неразглашении конфиденциальной информации.

Спустя полтора года Ван устроился на работу в другую компанию, которая тоже специализируется на разработке самоуправляемых авто. Новый работодатель, по данным ФБР, базируется в Китае, но имеет филиал в США.

Сообщать Apple об уходе китаец не спешил и уволился через четыре месяца после заключения нового трудового договора. Впоследствии выяснилось, что он ушел не с пустыми руками: прихватил уйму конфиденциальной информации и данных, составляющих коммерческую тайну, к которым в силу своей работы имел доступ.

В июне 2018 года по месту жительства Вана в Калифорнии прошел обыск, в ходе которого были найдены улики — свидетельства кражи интеллектуальной собственности. В тот же вечер подозреваемый вылетел в Гуанчжоу по заранее купленному билету.

В обвинительном акте указаны категории закрытых данных, которые беглец украл или пытался украсть за время своей работы в Apple:

  • все исходные коды автономного цифрового блока данных;
  • материалы по трекингу в автономном режиме;
  • устройство планировщика поведения в составе автономной системы;
  • документы архитектурного этапа проектирования автономной системы;
  • описания аппаратных систем и модулей;
  • детали планировщика перемещений в составе автономной системы.

По совокупности вменяемых преступлений китайцу грозит до 10 лет тюремного заключения, со штрафом до $250 тысяч, — если, конечно, его выдадут США.

Над сверхсекретным проектом Titan в Apple трудятся уже лет пятнадцать, притом без особых прорывов. В прошлом году компания умерила свои амбиции, отказавшись от полного автопилота и решив к 2026 году создать электромобиль, способный самостоятельно ездить лишь по хайвеям.

Тем не менее китайских конкурентов очень интересуют ее наработки в этом направлении. Это уже третий случай, когда сотрудника Apple уличают в краже секретной документации Titan для передачи ее Китаю.

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