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.

Популярная библиотека Axios оказалась заражена трояном через npm

Популярная JavaScript-библиотека Axios оказалась жертвой атаки на цепочку поставок: злоумышленник скомпрометировал npm-аккаунт одного из ведущих мейнтейнеров и через него опубликовал две вредоносные версии пакета — axios@1.14.1 и axios@0.30.4.

По данным исследователей, обе сборки распространяли скрытый троян для macOS, Windows и Linux. Axios при этом остаётся одной из самых популярных библиотек в экосистеме npm — её скачивают примерно 100 млн раз в неделю.

В заражённые версии Axios добавили всего одну новую зависимость — plain-crypto-js@4.2.1, замаскированную под легитимную библиотеку crypto-js. При этом в исходном коде Axios эта зависимость никак не использовалась: её задачей был запуск postinstall-скрипта, который связывался с управляющим сервером, скачивал вредоносную нагрузку под конкретную ОС и затем зачищал следы своей работы.

Атака развивалась поэтапно. Сначала в npm загрузили «чистую» приманку plain-crypto-js, чтобы создать историю публикаций, а затем — уже заражённую версию. После этого через взломанный аккаунт мейнтейнера были опубликованы две вредоносные версии Axios — сначала для ветки 1.x, а затем для старой, но всё ещё популярной ветки 0.x. То есть атакующий накрыл сразу оба основных сценария использования библиотеки.

Согласно анализу, вредоносный код начинал сетевую активность почти сразу после установки пакета. На macOS троян маскировался под системный процесс Apple, на Windows использовал PowerShell и скрытый скрипт, а на Linux разворачивал Python-бэкдор во временной директории. После этого вредоносный модуль удалял собственные файлы и подменял их «чистой» заглушкой, чтобы при поверхностной проверке установленный пакет не вызывал подозрений.

Вредоносные версии, по имеющимся данным, оставались доступными в npm примерно два-три часа, после чего их удалили, а пакет plain-crypto-js попал под блокировку. При этом заражённые релизы не появились среди тегов GitHub-репозитория Axios, что указывает на публикацию напрямую в npm в обход обычного CI/CD-пайплайна проекта.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru