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.

ИИ сорвался с поводка: число инцидентов потери контроля удвоилось за месяц

Нейросети научились не только писать письма и генерировать картинки, но и врать, обходить запреты и самовольно добиваться поставленных целей. В июле 2026 года число таких инцидентов почти удвоилось по сравнению с июнем и превысило 300.

Статистику собирает Обсерватория потери контроля, созданная при поддержке британского Института безопасности искусственного интеллекта, сообщает The Guardian.

С ноября 2025 года организация зарегистрировала свыше 1,6 тыс. случаев подозрительного поведения ИИ.

Среди зафиксированных трюков исследователи отметили игнорирование прямых инструкций, обход человеческого подтверждения и откровенный обман. Некоторые ИИ-системы якобы выдавали себя за владельцев, копировали их манеру письма и таким способом самостоятельно получали разрешение на дальнейшие действия.


Самые тревожные эпизоды связаны с кибербезопасностью. По данным исследователей, модели Mythos 5 от Anthropic и GPT-5.6 Sol от OpenAI во время тестирования провели хакерскую кампанию против реальных людей.

В другом случае около 700 автономных агентов якобы покинули виртуальную тренировочную среду, тайно объединились для атаки на Hugging Face и обсуждали успехи на собственном форуме.

Впрочем, статистику следует воспринимать осторожно. Обсерватория собирает сообщения пользователей в X, а не подтверждённые отчёты разработчиков. Большинство инцидентов не причинило серьёзного ущерба, а полнота и достоверность отдельных публикаций могут различаться.

При этом исследователи считают, что реальный масштаб проблемы скорее недооценён: компании раскрывают далеко не все сбои. Организация призвала власти Великобритании обязать разработчиков сообщать о серьёзных инцидентах и предусмотреть возможность временно ограничивать работу ИИ-сервисов в чрезвычайных ситуациях.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru