Российские компании стали активнее искать аналоги зарубежных VPN-клиентов

Российские компании стали активнее искать аналоги зарубежных VPN-клиентов

Российские компании стали активнее искать аналоги зарубежных VPN-клиентов

Защита сети по-прежнему остается одним из главных фокусов российских компаний в сфере информационной безопасности. Особенный интерес вызывает замена зарубежных VPN-клиентов Cisco AnyConnect и FortiClient, об этом рассказал ведущий специалист отдела продвижения продуктов «Кода Безопасности» Дмитрий Лебедев.

По словам Лебедева, потребность заказчиков в поиске аналогов зарубежных корпоративных VPN-клиентов связана с текущим трендом рынка сетевой безопасности: объединением решений класса NGFW и криптошлюзов.

«На российском рынке VPN-клиенты были только у вендоров криптошлюзов, а VPN-клиенты для подключения к NGFW встречались редко, – отметил Дмитрий Лебедев. – При этом зарубежные VPN-клиенты отлично подключались к NGFW и в такой связке обеспечивали комплексную безопасность при организации удаленного доступа. Объединение криптошлюзов и NGFW дает возможность безопасно подключать удаленных пользователей и проверять их рабочие места и трафик с помощью дополнительных механизмов безопасности. Так, одним из самых востребованных продуктов «Кода Безопасности» выступает наш VPN-клиент «Континент ZTN Клиент», который обеспечивает доступ удаленных пользователей по концепции Zero Trust».

«Континент ZTN Клиент» имеет несколько преимуществ, в первую очередь возможность работы со всеми основными операционными системами: Windows, Linux, macOS, iOS, Android, «Аврора».

«С точки зрения функций безопасности «Континент ZTN Клиент» обеспечивает комплаенс-контроль, когда необходимо проверить рабочую станцию пользователя на соответствие тем или иным ИБ-политикам, – рассказал Лебедев. – Например, проверить обновления ОС, которая стоит у пользователя, есть ли там антивирусное ПО, нет ли вредоносного ПО. Только после такой проверки разрешается подключение. При этом комплаенс-контроль осуществляется и во время установленного соединения с сервером доступа, и система может разорвать соединение в любой момент».

Аутентификация пользователя имеет несколько методов: базовый логин-пароль, двухэтапная аутентификация через сертификаты, в том числе на защищенных токенах, и полноценная многофакторная аутентификация через одноразовые пароли или push-уведомления. При этом на стороне сервера также можно управлять соединениями удаленных пользователей для разграничения потоков данных и выполнения ИБ-политик. При высоком уровне критичности требований весь незащищенный трафик, например, выход в интернет, будет запрещен, при менее жестком режиме можно выбрать классический split-tunneling, когда удаленный пользователь может подключаться как к корпоративным ресурсам, так и ходить в интернет через свой домашний Wi-Fi-роутер.

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