В Solar Dozor 6.0 в 5 раз увеличена скорость распознавания изображений

В Solar Dozor 6.0 в 5 раз увеличена скорость распознавания изображений

В Solar Dozor 6.0 в 5 раз увеличена скорость распознавания изображений

Компания Solar Security сообщает о существенном развитии модуля Solar Dozor OCR, разработанного на основе технологий распознавания текстов компании ABBYY. Данный модуль позволяет в рамках DLP-системы Solar Dozor контролировать поток конфиденциальных данных и предотвращать их утечку за счет распознавания текстовой информации в различных изображениях.

Количество передаваемой информации как вовне, так и внутри организаций постоянно растет, тем самым повышается риск утечки конфиденциальной информации. Solar Dozor OCR позволяет распознавать графические образы текста в файлах изображений, которые сотрудники могут передавать по сетевым каналам, отправлять на печать, копировать на внешние носители или сохранять на сетевых хранилищах. Применение данного модуля в рамках DLP-системы помогает организациям защитить конфиденциальные данные от утечки, даже если они были конвертированы в графику – распечатаны и отсканированы, сфотографированы, сохранены в PDF, сняты с экрана в виде скриншотов и т.д.

Увеличение потока передаваемой информации приводит к росту нагрузки на оборудование и, как следствие, к вынужденному расширению инфраструктуры на стороне заказчика. Поэтому сотрудниками Solar Security и ABBYY было принято решение о развитии модуля OCR в рамках DLP-системы Solar Dozor. Скорость распознавания модуля была увеличена в 5 раз по сравнению с его базовыми показателями, что позволяет обрабатывать изображения в информационном потоке объемом более 700 Гб в сутки, не замедляя при этом работу DLP-системы. Увеличения скорости удалось добиться за счет предварительной обработки изображений: модуль осуществляет коррекцию перекосов строк и их искажений, определяет верх и низ документа и изначально отраженный текст, а также позволяет распознавать многоколоночный текст.

Галина Рябова, руководитель направления SolarDozor компании SolarSecurity, прокомментировала эту новость: «Мы отмечаем, что доля сканов в трафике наших клиентов неуклонно растет. Это приводит к многократному росту нагрузки на OCR-модуль и заметным задержкам в обработке данных, особенно в крупных компаниях. Конечно, решить эту проблему можно, наращивая вычислительные мощности на стороне заказчика, но это требует увеличения стоимости оборудования. Для нас было важно решить эту задачу технологически без дополнительных затрат на инфраструктуру».

Высокая скорость и точность распознавания данных в текстах и изображениях обеспечивает новый уровень защиты конфиденциальной информации и значительно снижает риск ее утечки.

Дмитрий Шушкин, заместитель генерального директора ABBYYРоссия, подчеркнул: «Сегодня многие компании заботятся о сокращении рисков утечки конфиденциальной информации. Это связанно с тем, что данных и способов их передачи с каждым днем становится все больше, а значит и риски растут. Совместно с SolarSecurityнам удалось доработать модуль DLP-системы таким образом, что заказчикам не требуется перестраивать свои информационные системы. При этом скорость и точность обработки вышли на качественно новый уровень».

GPT-6 Astra распараллеливает задачи и нагружает компьютеры кучей процессов

Первые пользователи GPT-6 Astra заметили, что при выполнении сложных задач модель может распределять работу между несколькими агентами. Один составляет план, другие параллельно ищут решения, тестируют код, проверяют результаты и пробуют новый подход после ошибки.

Это позволяет обрабатывать многоэтапные задания быстрее последовательного чат-бота. OpenAI официально заявляет, что Astra способна управлять компьютером, работать в браузере и приложениях, устанавливать и тестировать программы.

Однако отдельную нативную мультиагентную архитектуру компания в описании модели прямо не подтверждает, поэтому пока речь идёт главным образом о наблюдениях за её работой.

Основные вычисления выполняются в облаке, но инструменты агентов могут запускаться на пользовательском компьютере или корпоративном сервере. Несколько исполнителей способны одновременно компилировать код, поднимать браузеры, запускать тесты и работать в контейнерах. В таком сценарии нагрузка на локальные процессоры действительно может заметно вырасти.

Особенно весело станет корпоративной инфраструктуре, где каждого агента придётся помещать в виртуальную машину или песочницу, подключать к внутренним данным и затем аккуратно уничтожать окружение. Быстрее для задачи — не обязательно легче для CPU.

Автономность создаёт и риски безопасности, поэтому OpenAI усилила мониторинг действий Astra и проверки границ разрешённого. Модель постепенно появляется у подписчиков ChatGPT и корпоративных клиентов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru