В Solar Dozor 6.0 в 5 раз увеличена скорость распознавания изображений

В Solar Dozor 6.0 в 5 раз увеличена скорость распознавания изображений

В Solar Dozor 6.0 в 5 раз увеличена скорость распознавания изображений

Компания Solar Security сообщает о существенном развитии модуля Solar Dozor OCR, разработанного на основе технологий распознавания текстов компании ABBYY. Данный модуль позволяет в рамках DLP-системы Solar Dozor контролировать поток конфиденциальных данных и предотвращать их утечку за счет распознавания текстовой информации в различных изображениях.

Количество передаваемой информации как вовне, так и внутри организаций постоянно растет, тем самым повышается риск утечки конфиденциальной информации. Solar Dozor OCR позволяет распознавать графические образы текста в файлах изображений, которые сотрудники могут передавать по сетевым каналам, отправлять на печать, копировать на внешние носители или сохранять на сетевых хранилищах. Применение данного модуля в рамках DLP-системы помогает организациям защитить конфиденциальные данные от утечки, даже если они были конвертированы в графику – распечатаны и отсканированы, сфотографированы, сохранены в PDF, сняты с экрана в виде скриншотов и т.д.

Увеличение потока передаваемой информации приводит к росту нагрузки на оборудование и, как следствие, к вынужденному расширению инфраструктуры на стороне заказчика. Поэтому сотрудниками Solar Security и ABBYY было принято решение о развитии модуля OCR в рамках DLP-системы Solar Dozor. Скорость распознавания модуля была увеличена в 5 раз по сравнению с его базовыми показателями, что позволяет обрабатывать изображения в информационном потоке объемом более 700 Гб в сутки, не замедляя при этом работу DLP-системы. Увеличения скорости удалось добиться за счет предварительной обработки изображений: модуль осуществляет коррекцию перекосов строк и их искажений, определяет верх и низ документа и изначально отраженный текст, а также позволяет распознавать многоколоночный текст.

Галина Рябова, руководитель направления SolarDozor компании SolarSecurity, прокомментировала эту новость: «Мы отмечаем, что доля сканов в трафике наших клиентов неуклонно растет. Это приводит к многократному росту нагрузки на OCR-модуль и заметным задержкам в обработке данных, особенно в крупных компаниях. Конечно, решить эту проблему можно, наращивая вычислительные мощности на стороне заказчика, но это требует увеличения стоимости оборудования. Для нас было важно решить эту задачу технологически без дополнительных затрат на инфраструктуру».

Высокая скорость и точность распознавания данных в текстах и изображениях обеспечивает новый уровень защиты конфиденциальной информации и значительно снижает риск ее утечки.

Дмитрий Шушкин, заместитель генерального директора ABBYYРоссия, подчеркнул: «Сегодня многие компании заботятся о сокращении рисков утечки конфиденциальной информации. Это связанно с тем, что данных и способов их передачи с каждым днем становится все больше, а значит и риски растут. Совместно с SolarSecurityнам удалось доработать модуль DLP-системы таким образом, что заказчикам не требуется перестраивать свои информационные системы. При этом скорость и точность обработки вышли на качественно новый уровень».

97% компаний в России внедряют ИИ, но 54% не видят его ценности

UserGate изучила, как российские компании внедряют инструменты на базе ИИ и что мешает делать это быстрее. Опрос прошёл в январе 2026 года, в нём участвовали 335 топ-менеджеров компаний с выручкой от 100 млн рублей в год. Картина получилась довольно показательная: 97% компаний уже используют ИИ, тестируют его в пилотах или собираются внедрять в ближайшее время.

То есть искусственный интеллект из разряда «модного тренда» окончательно перешёл в категорию рабочих инструментов.

Чаще всего ИИ применяют для вполне прикладных задач. На первом месте — генерация отчётов и аналитики (42%). Далее идут оптимизация сетевой инфраструктуры (38%), анализ больших массивов логов (37%), ускорение расследований инцидентов (35%) и повышение эффективности Help Desk (32%).

Иными словами, бизнес в первую очередь использует ИИ там, где он помогает сэкономить время и ресурсы или усилить функции безопасности.

Интересно, что приоритеты зависят от масштаба компании. В корпоративном сегменте более 60% респондентов указали анализ больших логов как ключевое направление — что логично при объёмах данных в крупных ИТ-ландшафтах. В среднем бизнесе на первый план выходит оптимизация сетевой инфраструктуры (45%).

При этом 7% компаний пока вообще не рассматривают внедрение ИИ. Главные причины — неясная ценность технологии (54%) и неопределённость рисков (38%). Также среди барьеров называют отсутствие чёткого распределения ответственности (29%), ограниченные бюджеты (29%) и нехватку экспертизы (17%). По сути, речь идёт не столько о скепсисе, сколько о нехватке понимания, как именно внедрять ИИ и как управлять связанными с ним рисками.

Отдельно респондентов спросили, какие технологии окажут наибольшее влияние на кибербезопасность в ближайшие 12 месяцев. Лидером стали ИИ и машинное обучение — их назвали около половины представителей коммерческого и государственного сегментов. Даже те компании, которые пока осторожничают с практическим внедрением, всё равно рассматривают машинное обучение как ключевой фактор трансформации ИБ в среднесрочной перспективе.

Как отмечает руководитель отдела стратегической аналитики UserGate Юлия Косова, бизнес уже активно использует ИИ в операционных и защитных сценариях, но ожидания рынка зачастую опережают текущую практику. Дальнейший эффект, по её словам, будет зависеть от зрелости процессов, качества данных и способности управлять рисками.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru