Технологии ABBYY помогут SECURIT DLP распознавать конфиденциальные данные в графических документах

Технологии ABBYY помогут SECURIT DLP распознавать конфиденциальные данные в графических документах

Компания SECURIT, объявляет о заключении партнерского соглашения с компанией ABBYY. В рамках соглашения SECURIT сможет использовать технологию распознавания текстов ABBYY в продуктах Zlock и Zgate. Решения Zlock и Zgate, входящие в комплекс SECURIT DLP, предназначены для защиты от утечек конфиденциальной информации и персональных данных. Zlock и Zgate анализируют все выходящие за пределы корпоративной сети документы и блокируют их передачу в случае выявления нарушений действующих политик безопасности. 



Интеграция с ABBYY FineReader Engine позволит DLP-решениям SECURIT распознавать и предотвращать утечки конфиденциальных данных, содержащихся в отсканированных, рукописных и других графических документах. Для анализа распознанных текстов может использоваться более десяти технологий SECURIT. Среди них простая и эффективная технология «цифровых отпечатков» DocuPrints, лингвистический движок MorphoLogic для анализа динамических и недавно созданных документов и интеллектуальная технология SmartID с возможностью «обучения» в процессе своей работы. Для обнаружения конфиденциальной информации методом регулярных выражений в системе имеется более 50 предустановленных шаблонов персональных данных.

ABBYY FineReader Engine поддерживает распознавание текстов на 198 языках, в том числе на английском, белорусском, испанском, итальянском, казахском, китайском, немецком, русском, украинском, французском и японском. Высокие качество и скорость распознавания обеспечиваются применением собственных технологий предварительной подготовки документа — перед распознаванием происходит разделение текста и фона, исправляются возможные перекосы и «перевернутые» на 90 или 180 градусов страницы, корректируется масштаб, удаляются артефакты и искажения, обычно возникающие при сканировании или фотосъемке. ABBYY FineReader Engine поддерживает распознавание текста в BMP, DJVU, GIF, JPEG, PDF, PNG, TIFF и других распространенных форматах.

«Мы выбрали ABBYY, так как привыкли работать с лидерами в своих областях. Инструментарий для разработчика ABBYY FineReader Engine является лучшим решением для распознавания текстов и поддерживает множество языков, форматов файлов и дополнительных технологий, его использование существенно расширяет возможности наших DLP-решений. Кроме того, нас приятно удивила стабильность и скорость ABBYY SDK по сравнению с другими OCR-продуктами», — заявил Алексей Раевский, генеральный директор компании SECURIT.

«Системы защиты конфиденциальных данных от утечек должны поддерживать анализ потоков информации любого формата. В реальности, к сожалению, пока далеко не все DLP-системы способны предотвращать утечку конфиденциальных документов в графическом виде (сканы документов в pdf и других форматах, снимки экранов). Мы рады, что технологии распознавания ABBYY в составе продуктов SECURIT смогут сделать графические документы "видимыми" для процесса автоматического контроля и позволят еще более эффективно решать задачу защиты от утечек», — сказал Дмитрий Шушкин, директор по корпоративным проектам компании ABBYY Россия.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

Здравоохранение и госсектор вошли в топ отраслей по кибератакам в 2025 году

По данным центра Solar 4RAYS, во втором квартале 2025 года на одну российскую организацию в среднем приходилось более 160 заражений вредоносными программами — это на 20% больше, чем в начале года. Хакеры используют такие атаки не только для шпионажа, но и ради заработка на украденных данных. Чаще всего под удар попадают здравоохранение, госсектор, промышленность и ТЭК.

Хотя количество организаций, где фиксировались заражения, снизилось на 23% (до 17 тысяч), среднее число атак на одну компанию выросло.

Эксперты объясняют это сезонным фактором: летом активность и хакеров, и ИБ-служб обычно снижается, а значит, атаки дольше остаются незамеченными. При этом прогнозируется, что осенью число атакованных организаций вырастет.

Во втором квартале больше всего заражений пришлась на промышленность (36%), медицину (18%), образование (13%) и ТЭК (11%). Но уже в июле–августе ситуация изменилась: доля заражений в медучреждениях выросла до 27%, а в госсекторе почти удвоилась — до 17%. В этих сферах заметно увеличилось и среднее число атак на одну организацию.

 

Если в начале года чаще всего фиксировались стилеры (ПО для кражи данных), то к середине года их доля снизилась до 28%, а заметно выросла активность APT-группировок (35%) и вредоносов для удалённого доступа (RAT) — до 23%. По словам специалистов, такие программы сложнее обнаружить, а их использование позволяет злоумышленникам не только похищать данные, но и перепродавать доступ к заражённым системам.

 

Около 35% заражений майнерами и ботнетами было зафиксировано именно в сетях медицинских организаций. Причины — быстрый темп цифровизации при недостаточном уровне защиты и высокая ценность медицинских данных, которые часто используют для вымогательства.

Наибольший интерес у атакующих вызывают сферы с критически важными данными и инфраструктурой — ТЭК, промышленность, госсектор и медицина. При этом риск успешной атаки возрастает там, где уровень киберзащиты остаётся низким.

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