У российской ИТ-отрасли появится свой стандарт защиты данных и аудита

У российской ИТ-отрасли появится свой стандарт защиты данных и аудита

У российской ИТ-отрасли появится свой стандарт защиты данных и аудита

В российской Ассоциации больших данных (АБД) разработали концепцию отраслевого стандарта защиты данных. Инициатива, которая может быть воплощена в жизнь в ближайшие месяцы, направлена на повышение эффективности мер ИБ и минимизацию киберрисков.

Концепция, предложенная ключевыми игроками ИТ-рынка, определяет надежные подходы к хранению и сбору данных, а также методики совершенствования системы информационной безопасности. Кроме того, в отрасли вводится прозрачный механизм добровольной оценки соответствия новому стандарту, которая должна проводиться на ежегодной основе.

Оцениваться при этом, как выяснили «Ведомости», будут процессы организации и управления защитой данных, политики о защите информации, планы мероприятий по отработке угроз. На оценку (предусмотрена балльная система по метрикам) будут также влиять такие аспекты ИБ, как выявление уязвимостей, реакция на внештатные ситуации, тренинги и подготовка персонала.

Операторами аудита могут стать экспертные группы, составленные из специалистов проверяемой компании и профильных сторонних организаций.

Чем масштабнее базы данных (более 500 тыс. записей) и выше уровень киберугроз, тем жестче требования к безопасности инфраструктуры. В таких компаниях должны быть предусмотрены следующие меры защиты:

  • управление учетными записями пользователей;
  • оперативное изменение доступа к различным системам;
  • двухфакторная аутентификация (2FA);
  • белые и черные списки софта и ПАК;
  • специализированное подразделение по защите информации;
  • реагирование на ИБ-инциденты в течение 36 часов;
  • план действий персонала на случай отказов и сбоев в работе.

В АБД входят крупнейшие российские ИТ-компании, операторы связи, банки; среди участников числятся «Яндекс», VK, «Ростелеком», МТС, «Мегафон», «Билайн», «Сбер», «Тинькофф Банк», ВТБ, Газпромбанк, «Авито». Все эти операторы данных готовы следовать новому стандарту и добровольно проходить аудит на соответствие.

Предполагается, что соблюдение стандарта позволит также уменьшить размер оборотного штрафа за утечки. Вводящий такую ответственность законопроект (обсуждается уже полтора года, но пока не принят) предусматривает эту возможность при условии, что компания-нарушитель проведет сертификацию инфраструктуры в соответствии с требованиями безопасности.

«Концепция отраслевого стандарта защиты данных и его аудита — важная инициатива ключевых игроков отрасли, которые осознают свою ответственность и задают ориентир для всех операторов данных, — комментирует директор по стратегическим проектам АБД Ирина Левова. — Компании планируют проводить такой аудит не реже одного раза в год и таким образом подтверждать высокий уровень их систем информационной безопасности. Это позволит гарантировать наивысшую степень защиты данных на уровне отрасли».

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