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.

В дарквебе формируется экономика вокруг продажи устаревших данных из утечек

В теневом интернете сформировалась и продолжает развиваться отдельная экономика, связанная с продажей данных из утечек прошлых лет. Такие массивы по-прежнему приносят прибыль, а анализ подобных угроз для компаний, допустивших компрометацию данных ранее, становится значительно сложнее. К таким выводам пришли исследователи Positive Technologies.

Как выяснилось, злоумышленники успешно продают базы данных, украденные месяцы и даже годы назад.

Монетизации таких массивов, как отмечают исследователи, способствуют громкие заголовки и то, что покупатели далеко не всегда проверяют, действительно ли предлагаемые данные уникальны и недоступны в открытом доступе.

Известны случаи, когда продавцам удавалось сбывать даже те данные, которые уже были опубликованы. Не исключено, что в таких ситуациях покупатели рассчитывают получить более полную версию массива по сравнению с той, что ранее появилась в открытом доступе.

«На рынке всегда найдутся те, кто готов продавать публичные данные под видом эксклюзивных, и те, кто готов их покупать, не проверяя источники», — говорится в обзоре.

В качестве примера в исследовании приведён запрос на базу данных МФО «Займер», датированный 2026 годом. При этом сама компрометация компании произошла ещё в 2024 году. Тогда сообщалось, что в распоряжении злоумышленников могли оказаться данные 16 млн человек.

При этом, как подчёркивают в Positive Technologies, многие сведения из старых утечек по-прежнему сохраняют актуальность. Это касается в том числе паролей и другой чувствительной информации.

На этом рынке возникают и конфликты между самими участниками. Так, в отчёте приводится пример, когда один из пользователей форума опубликовал более сотни сообщений о якобы «новых» утечках. После того как другой продавец указал на несостыковки, первый в ответ выложил в открытый доступ его личную информацию и также обвинил его в продаже уже публичных данных.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru