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.

Подпишитесь на новости

Обращения пользователей в поддержку Telegram нашли в продаже в даркнете

Аналитики BI.ZONE Threat Intelligence обнаружили на теневых ресурсах базу с персональными данными и текстами обращений пользователей в поддержку Telegram за 2025 год. Наиболее вероятной причиной утечки исследователи считают злоупотребление доступом со стороны волонтеров.

Об утечке сообщили в BI.ZONE. Чтобы обратиться в поддержку, пользователь открывает в настройках раздел «Помощь» и описывает проблему в чате с аккаунтом Volunteer Support.

Обычно в таком сообщении есть номер телефона, идентификатор аккаунта, модель устройства и подробности ситуации. Обращения разбирают волонтеры: они проходят анкетирование и отбор, но не связаны с Telegram трудовым договором и соглашением о конфиденциальности. В BI.ZONE считают, что из-за этого доступ к персональным данным оказывается вне корпоративного контроля.

По ряду признаков базу продавали ограниченному кругу покупателей, поэтому узнать о компрометации из открытых источников пострадавшие не смогут.

Руководитель BI.ZONE Threat Intelligence Олег Скулкин считает тексты обращений самой ценной для злоумышленников частью базы. По его словам, вместе с идентификатором аккаунта, номером телефона и моделью устройства этих данных хватает для таргетированной атаки на владельца аккаунта и его контакты.

В зоне риска все, кто обращался в поддержку Telegram в 2025 году, включая компании, которые восстанавливали доступ к бизнес-аккаунтам.

В BI.ZONE советуют не писать в поддержку мессенджера рабочие данные, реквизиты и коды доступа, считать, что текст обращения может стать известен посторонним, и установить облачный пароль. Компаниям рекомендуют учитывать волонтерскую модель поддержки Telegram в схеме угроз и восстанавливать доступ к аккаунтам через внутреннюю службу кибербезопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru