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.

Подпишитесь на новости

16-летний исследователь получил права администратора в сервисе Microsoft

Шестнадцатилетний исследователь под псевдонимом Faav обнаружил дыру в защите внутренней аналитической платформы Microsoft Titan. Сервис принимал поддельные токены аутентификации и позволял выдавать себя за администратора, а затем выполнять SQL-запросы к подключённым базам данных.

Причиной стала детская ошибка: Titan проверял указанные в JSON Web Token данные — идентификатор арендатора, приложение и имя пользователя, — но не подтверждал криптографическую подпись.

Как рассказал сам Faav, публично доступный API платформы принимал сфабрикованный токен и связывал указанное в нём имя admin с локальной учётной записью администратора. Для атаки не требовались украденные пароли, подбор учётных данных или компрометация аккаунта Microsoft.


Исследователь нашёл 17 подключённых баз ClickHouse почти с 10 тыс. уникальных таблиц. По их метаданным он оценил общий объём хранилищ в 17,3 трлн строк. Это не означает утечку такого количества записей или данные 17,3 трлн пользователей: показатель мог включать копии, историческую информацию и производные наборы.

Во время ограниченной проверки исследователь увидел метаданные и десятки тысяч записей, связанных с аккаунтами, адресами сотрудников и организациями.

Он также выполнил два запроса к аналитике Bing, вернувших по одной строке, но утверждает, что персональные данные клиентов не изучал и массово ничего не скачивал.

Faav сообщил об уязвимости Microsoft 5 сентября. Уже 9 сентября корпорация закрыла публичный доступ к API, а 17 сентября выплатила исследователю $5000. Доказательств того, что брешь ранее использовали злоумышленники, нет.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru