34% тестировщиков применяют ИИ для генерации кода, 28% — для тест-кейсов

34% тестировщиков применяют ИИ для генерации кода, 28% — для тест-кейсов

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.

Гарда NDR 4.3 получила новые фильтры MITRE и защиту Kerberos-трафика

Группа компаний «Гарда» представила обновление системы сетевого мониторинга и обнаружения атак «Гарда NDR» версии 4.3. Новая версия помогает специалистам по кибербезопасности быстрее выявлять и устранять угрозы, снижать нагрузку на аналитиков и повышать эффективность SOC-команд.

Новый уровень проактивной защиты

Система теперь поддерживает фильтрацию по матрице MITRE ATT&CK. Это позволяет искать атаки по тактикам, техникам и подтехникам, а также по IP-адресам и логическим группам. Такой подход помогает аналитикам точнее формулировать гипотезы и быстрее выявлять сложные сценарии атак, включая «горизонтальное перемещение» злоумышленников в сети.

Интеграция с SIEM и удобный анализ

Теперь журналы действий пользователей и системные сообщения можно экспортировать в SIEM-системы, что позволяет анализировать события и строить полную цепочку атаки в одном интерфейсе, без переключения между системами.

Расширены возможности ретроспективного поиска по трафику (payload) — теперь можно искать нужные фрагменты данных, работать с управляющими последовательностями и символами прямо в слепке трафика. При необходимости данные можно выгружать в Wireshark для углублённого анализа.

Усилена защита Active Directory

В новой версии появился инструмент для выявления атак на Kerberos — ключевой протокол аутентификации в доменных средах. Теперь «Гарда NDR» умеет декодировать команды протокола и анализировать трафик Kerberos по TCP и UDP, что позволяет обнаруживать сложные атаки — от перебора паролей до kerberoasting.

Улучшенный машинный анализ и управление

Алгоритмы машинного обучения стали точнее определять аномалии и сокращают число ложных срабатываний. Добавлена возможность массового изменения политик безопасности и мониторинга сетевых метрик (application и network delay), что помогает оперативно реагировать на сетевые сбои.

Новый интерфейс инцидентов

Главный раздел теперь разделён на вкладки «Инциденты» и «События». Карточки инцидентов содержат классификацию по MITRE, число уникальных событий и задействованных хостов. Это позволяет аналитикам быстрее оценить масштаб атаки и направление её распространения без ручной агрегации данных.

Как отметил руководитель продукта Станислав Грибанов, в обновлении основной акцент сделан на автоматизацию, улучшение аналитики и устранение «слепых зон» — чтобы ни одна угроза не осталась незамеченной.

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