InfoWatch развивает лингвистические технологии Traffic Monitor

InfoWatch развивает лингвистические технологии

Российский ИТ-разработчик InfoWatch расширил один из ключевых компонентов своего решения InfoWatch Traffic Monitor - Базу Контентной Фильтрации (БКФ). БКФ является ядром собственной уникальной технологии лингвистического анализа и используется для категоризации информации и детектирования конфиденциальных данных в информационных потоках компании.

Возможности обновленной базы контентной фильтрации отныне позволяют решать задачи как корпоративного, так и государственного масштаба, например, такие как соблюдение исполнения законодательства РФ по борьбе с экстремизмом, коррупционной деятельностью, по противодействию распространению наркотических средств, порнографической продукции и т.п.

Об остроте этих вопросов свидетельствует неумолимая статистика: в период с 2008 по 2009 годы количество экстремистских сайтов в рунете выросло в 5 раз. По данным, опубликованным на сайте Российской газеты, Россия занимает второе место в Сети после США по распространению порнографических сайтов. Ситуация с коррупцией в России тоже оставляет желать лучшего.

Не секрет, что довольно часто нелигитимный контент распространяется сотрудниками компаний за счет работодателя. С этой угрозой и борется InfoWatch Traffic Monitor. Не имеющие аналогов в мире базы контентной фильтрации позволяют регулировать обращение подобной противозаконной информации. Данные БКФ содержат более 4000 терминов, распределенных по таким категориям, как коррупция, наркотики, терроризм, проституция, порнография и др. С помощью этих баз можно выявлять в информационных потоках организации как определенные термины, так и сложные цепочки слов, а также категоризировать полученные данные по областям: например, информация экстремистского толка, данные о коррупционной деятельности, сведения, относящиеся к распространению порнографии, наркотиков и т.п.

При том, что большая часть такого рода информации не создается в организациях специально и не хранится в определенных местах в корпоративной сети, а создается злоумышленниками спонтанно и почти сразу уходит из организации во внешний мир, единственная возможность отследить и пресечь использование ресурсов компании в противоправных целях – анализ информации в режиме онлайн.

Подпишитесь на новости

Неизвестные ИИ-агенты пытались взломать сайт национального архива Канады

ИИ-агенты искали исторические сведения, но дошли до попыток взлома государственного сайта. Целью стала Library and Archives Canada — национальная библиотека и архив Канады. Исследователи обнаружили 899 запросов к поисковому сервису учреждения, отправленных 28 мая и 9 июня 2026 года.

Об этом говорится в отчёте Transluce, на который ссылается The Washington Post. Судя по активности, агенты пытались получить сведения о разводах в Канаде за 1905-1911 годы.

Однако 13 запросов содержали уже попытки проверить уязвимости, включая SQL-инъекции. Поиск архивной статистики неожиданно свернул в сторону кибератаки.

Признаков успешного взлома Transluce не нашла: ответы сайта не показывали выполнения внедрённых команд или выдачи дополнительных данных. Канадское ведомство также сообщило, что свидетельств компрометации государственных систем нет.

Чьи это были агенты, пока неизвестно. Их методы напоминают активность, которую ранее связывали с OpenAI (например, ИИ-агенты OpenAI устроили спам-налёт на RubyGems), но исследователи прямо оговаривают: уверенно приписать компании этот эпизод они не могут.

OpenAI заявила, что изучает сообщения и уже предоставила предварительную информацию канадским чиновникам, пишет WP.

Вопрос здесь не только в том, кто отправлял запросы. Важнее, как задача добыть публичные сведения превращается в проверку чужого сайта на уязвимости.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru