SearchInform усилила защиту от кражи данных паспортов и банковских карт

SearchInform усилила защиту от кражи данных паспортов и банковских карт

SearchInform усилила защиту от кражи данных паспортов и банковских карт

Компания SearchInform расширила функциональность DLP-системы «Контур информационной безопасности» с помощью технологий распознавания текстов компании ABBYY. Благодаря нововведению, система способна точнее определить в цифровом потоке изображения паспортов, банковских карт, других конфиденциальных документов и данных. 

Новый инструмент, основанный на технологии оптического распознавания текстов (OCR), самостоятельно классифицирует файлы, выделяя среди них персональные данные, которые циркулируют внутри компании. Встроенные классификаторы ABBYY помогают определить любые другие документы установленных образцов: водительские удостоверения, служебные пропуска, дипломы об образовании и др. 

По оценке аналитиков SearchInform, объем сканированных копий в среднем составляет около 30% всех документов. К примеру, в госсекторе сканированные копии составляют около 41,5% документов, в ритейле – 17%, в сфере услуг – 23%, а в банках и телеком-сфере приближаются к 45%. Технология OCR контролирует движение электронных версий документов в корпоративной сети и снижает риск утечек информации.

Раньше DLP-система SearchInform была по умолчанию оснащена технологией OCR другого производителя. Сейчас в модуле SearchServer в качестве движка полнотекстового распознавания используется ABBYY FineReader Engine. Технологии распознавания текстов и алгоритмы классификации изображений компании ABBYY уменьшают необходимость ручной обработки за счет автоматического определения типов персональных данных. Такой способ позволяет провести ретроспективный анализ.

«ABBYY FineReader Engine отличается большой точностью распознавания текста, в чем мы убедились, проведя ряд собственных тестов, – сравнили решение ABBYY и другого разработчика.  ABBYY совершает на 10-12% меньше ошибок при распознании обычного текста и на 30% меньше в работе со сложными изображениями», – прокомментировал Иван Мершков, технический директор SearchInform.

Алгоритмы ABBYY по максимуму используют возможности современных процессоров. Некоторые задачи ABBYY выполняет в 3-4 раза быстрее стандартного OCR, повышая качество распознавания. Разница заметна при обработке многостраничных документов или изображений высокого разрешения. На практике это означает, что в компании повышается защита от профессиональных инсайдеров, которые знакомы с механизмами работы DLP-систем и основательно прячут документы.

«Компаниям крайне важно контролировать данные, связанные с коммерческой тайной или конфиденциальной информацией клиентов. Возможность автоматически выявлять критически важные для бизнеса данные даже в потоке изображений стала неотъемлемой частью современных DLP-систем. С помощью возможностей решения ABBYY, интегрированного в систему SearchInform, компании могут еще эффективнее предотвращать утечки в формате изображений», – отметил Дмитрий Шушкин, заместитель генерального директора ABBYY Россия.

Подпишитесь на новости

Злоумышленник использовал DeepSeek для атак на университеты

Злоумышленник под псевдонимом BUGSTER использовал DeepSeek V4 как помощника для разведки, написания скриптов и подготовки атак на организации в Индии. Среди целей были университеты. В одном из подтверждённых взломов он похитил базу с более чем 5200 записями, включая персональные данные студентов.

Операцию разобрали исследователи из Unit 42. По их оценке, оператор пользовался простыми инструментами и заметно зависел от сгенерированных ИИ материалов, но это не помешало ему добиться результата.

BUGSTER связал DeepSeek с фреймворком Hermes Agent, а Cursor использовал как дополнительный инструмент разработки. Исследователи обнаружили конфигурации с отключёнными ограничениями безопасности.


В одной атаке ИИ помогал составлять разведывательные отчёты и готовить перебор паролей к университетскому сайту. Инструмент отметил одну учётную запись WordPress как действительную. В отдельном эпизоде злоумышленник получил доступ к базе MongoDB и выгрузил тысячи записей.

Аппетиты университетами не ограничились: оператор настраивал специализированных ботов для консультаций по VoIP-мошенничеству, занимался подбором паролей от Wi-Fi и разведкой крупных держателей криптовалюты.


Главный вывод Unit 42: ИИ снижает порог входа в разные виды киберпреступности. Для ущерба уже не обязательно быть сильным специалистом во всех задействованных областях, часть недостающих знаний можно получить в чате.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru