Семантика и лингвистика в борьбе с утечками данных

Семантика и лингвистика в борьбе с утечками данных

Компания InfoWatch интегрирует в свои решения для защиты данных от утечки технологию «Семантическое зеркало» (версия 1.0). Эта технология лицензирована InfoWatch у компании «Ашманов и Партнеры», технологического лидера разработки движков анализа текстовой информации. Ее дополнительные возможности по контролю за конфиденциальной информацией станут доступны пользователям решений InfoWatch, начиная с сентября.


Технология «Семантическое зеркало» была изначально разработана для оптимизации интернет-поиска, а именно для определения темы любой заданной веб-страницы, что позволяет показывать на этой странице релевантную рекламу или новости на актуальную тему. В решениях InfoWatch данная технология применена для оптимизации лингвистического анализа сетевого трафика с целью выявления и пресечения утечки конфиденциальной информации из компаний.


Лингвистический анализ – это анализ всей информации, содержащейся в почтовой корреспонденции, web-трафике, обращениях к базам данных, а также анализ данных, копируемых на мобильные устройства и отправляемых на печать с рабочих станций. Если в потоке информации обнаружены слова, фразы, части текста, свидетельствующие о конфиденциальности данных, система принимает решение о блокировке отправки данных за пределы компании или уведомлении офицера безопасности об инциденте. В результате внедрения технологии «Семантическое зеркало» в решениях InfoWatch может осуществляться лингвистический анализ текста с учетом словарной морфологии (всех форм слова с различными приставками, суффиксами и окончаниями).


Технология «Семантическое зеркало» привнесла в решения InfoWatch следующие дополнительные возможности:


- Использование элементов нечеткого поиска слов: учитываются некоторые опечатки - например, цифры и латинские буквы, набранные вместо похожих по начертанию русских, и наоборот.


- Возможность обработки многоязыковых текстов, что актуально как для официальных документов (например, мультиязыковых договоров), так и для электронных сообщений.


- Гибкая настройка поиска ключевых слов - например, возможность для некоторого специфического ключевого термина явно указать регистр (только строчными буквами, только прописными, различные комбинации строчных или прописных букв) или «отключить» использование морфологии.


В отличие от решений, основанных на технологиях фингерпринтов (fingerprints), шинглов (shingles), и т.д., технология «Семантического зеркала» позволяет выявить не только ранее созданные конфиденциальные документы, но и вновь создаваемые.
Использование метода лингвистического анализа позволяет обеспечить высокий уровень детектирования критической информации. При этом качественный результат будет получен даже при анализе небольших фрагментов текста, что, например, характерно для неформальной переписки или программ мгновенного общения типа ICQ.


Особое внимание при внедрении технологии «Семантического зеркала» было уделено скорости работы лингвистического движка, так как в случае установки решения «в разрыв» сканирование и фильтрация перехваченных объектов выполняются в режиме реального времени. Использованные алгоритмы позволяют без потери качества фильтрации минимизировать время, затрачиваемое на обработку текста.

Лучшие LLM ошибаются с ядовитыми грибами в каждом девятом случае

Разработчик Пётр Мигдал проверил, можно ли доверить нейросети самый рискованный этап тихой охоты — определение грибов по фотографии. Короткий ответ: если очень хочется однажды поужинать дважды, то можно. В бенчмарк вошли 1040 фотографий 55 видов грибов, наиболее распространённых в Польше.

Изображения взяли из датасета FungiTastic, созданного на основе Atlas of Danish Fungi. Полная база содержит свыше 600 тыс. снимков с экспертной классификацией, а для части образцов вид подтверждён анализом ДНК.

Модели показывали каждую фотографию и просили назвать пять наиболее вероятных видов на латыни. Дополнительно их не обучали и специальные инструменты не подключали.


Лучше остальных справилась Gemini 3.8 Flash: правильный вид оказался на первом месте в 65% случаев и попал в пятёрку ответов в 85%. Немного отстали Gemini 3.6 Flash с результатами 64% и 85%, а также Gemini 3.7 Flash — 61% и 82%. Внизу таблицы расположились Qwen 3.8 27B, MiniMax-M3 и Qwen 3.8 Flash.


Но высокая точность закончилась там, где начался вопрос безопасности. Gemini 3.8 Flash и Gemini 3.6 Flash примерно в 11% случаев определяли ядовитые грибы как съедобные виды. У GPT-5.6 Sol доля опасных ошибок достигла 24%, у Claude Opus 5 — 29%, а у Qwen 3.8 27B — 36%. То есть последняя модель потенциально отправляла в корзину не тот гриб чаще чем в каждом третьем случае.

Есть важная оговорка: нейросети напрямую не спрашивали, можно ли есть находку. Они определяли вид, а затем исследователь сопоставлял ответы с таблицей съедобности. Некоторые модели и вовсе отказывались давать классификацию.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru