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.

Исследователи нашли кибероружие, нацеленное на инженерный софт

SentinelOne обнаружила необычный зловред, который могли создать для саботажа инженерных и физических расчётов. Исследователи считают, что он появился примерно в 2005 году, за несколько лет до Stuxnet, знаменитого червя, атаковавшего иранские центрифуги для обогащения урана.

О находке на конференции Black Hat Asia рассказал исследователь SentinelOne Виталий Камлюк.

По его словам, всё началось с попытки понять, были ли такие известные инструменты кибершпионажа, как Flame, Animal Farm и Project Sauron, первыми в своём роде. Все они использовали Lua и виртуальную машину, поэтому Камлюк решил поискать похожие образцы.

Так исследователи вышли на файл, загруженный в VirusTotal ещё в 2016 году. В нём упоминался идентификатор fast16. При анализе выяснилось, что методы авторов зловреда, совсем не похожи на типичные для 2016 года. Более того, ссылка на fast16 встречалась и в утечке Shadow Brokers, которую позже связывали с Агентством национальной безопасности США.

 

По оценкам SentinelOne, fast16 мог быть создан примерно в 2005 году. На это указывают особенности кода, а также тот факт, что зловред не работает на системах новее Windows XP и требует одноядерного процессора. Первые многоядерные потребительские процессоры Intel появились в 2006 году.

Исследователи выяснили, что fast16 пытается установить червя и загрузить драйвер fast16.sys. Самое интересное скрывается именно в драйвере: он содержит механизм, который изменяет результаты вычислений с плавающей точкой. Также зловред ищет инструменты точных расчётов, используемые в гражданском строительстве, физике и моделировании физических процессов.

По версии SentinelOne, целью fast16 могли быть три инженерные и симуляционные платформы, популярные в середине 2000-х: LS-DYNA 970, PKPM и гидродинамическая платформа MOHID. Такие решения применяются, например, для краш-тестов, анализа прочности конструкций и экологического моделирования.

Камлюк предположил, что fast16 мог незаметно вносить ошибки в расчёты инженерного софта. В теории это могло привести уже не просто к сбою на компьютере, а к реальным последствиям: ошибкам в проектах, моделях или испытаниях.

В SentinelOne называют fast16 своеобразным предшественником Stuxnet и считают его ранним примером кибероружия, нацеленного не на кражу данных, а на скрытое изменение работы критически важных систем.

Исследователи уже сообщили о находке разработчикам инженерного ПО, которое могло быть целью fast16. По словам Камлюка, поставщикам, возможно, стоит проверить старые результаты расчётов на признаки вмешательства.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru