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.

Каждая седьмая дорожная ловушка в России связана со сбоями в работе камер

Как показала статистика Общественной палаты, собранная за четыре года, 14% всех дорожных ловушек связаны с некорректной работой средств фотовидеофиксации. Всего же количество участков, где дорожная обстановка провоцирует водителей на вынужденные нарушения, достигло 1969.

Такую статистику приводит ТАСС со ссылкой на проект Общественной палаты «Дорожные ловушки». Всего за четыре года работы проекта была собрана информация о 1969 таких участках.

Более трети жалоб — почти 35% — приходится на Москву. В тройку лидеров также вошли Санкт-Петербург, где обнаружили 179 ловушек (9,1% обращений), и Московская область со 164 проблемными участками (8,3%).

«По состоянию на 21 марта текущего года в адрес проекта поступило 1969 сообщений. При этом больше всего — 576 дорожных ловушек — было обнаружено на начальном этапе реализации проекта в 2022 году. После значительного спада в 2023-м, когда была выявлена лишь 321 ловушка, их количество вновь начало расти и в 2025-м поднялось до 535. С начала 2026 года зафиксировано 59 ловушек», — приводит агентство сообщение пресс-службы Общественной палаты.

Сбои камер, связанные с неверным определением скорости автомобилей, заняли третье место среди проблем, с которыми сталкиваются водители на таких участках: на них приходится 14% случаев. Они лишь немного уступили неочевидной или плохо различимой разметке, доля которой составила 14,7%. Безоговорочным лидером остаются участки с проблемами остановки или парковки — на них приходится почти половина всех «дорожных ловушек».

«Иногда дорожная ловушка — это незначительная дорожная ситуация, какая-то мелочь, которую легко устранить, а проблем она создаёт много: где-то некорректный знак, где-то не хватает разметки или ещё что-то. Ценность проекта в том, что он помогает устранять такие, казалось бы, незначительные погрешности в организации дорожного движения, которые причиняют неудобства автомобилистам, приводя к штрафам, а то и к лишению прав», — прокомментировал итоги работы инициатор проекта, заместитель председателя комиссии Общественной палаты по безопасности и взаимодействию с ОНК Александр Холодов.

Также известны случаи, когда камеры «путали» людей. Одному из пострадавших от такой ошибки даже советовали не попадать в поле зрения камер городского видеонаблюдения до задержания настоящего правонарушителя, находившегося в розыске.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru