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».

Подпишитесь на новости

Не просто стойка с GPU: в России собрали ПАК для корпоративного ИИ

«Лаборатория Числитель» и «Информзащита» представили программно-аппаратный комплекс, который должен помочь крупным компаниям перейти от вечных ИИ-пилотов к нормальной промышленной эксплуатации моделей. Решение анонсировали на форуме TNF-2026.

В основе ПАК — высокопроизводительный ML-кластер и российская платформа контейнеризации «Штурвал». Но создатели подчёркивают: это не очередная дорогая стойка с GPU, на которой каждый проект приходится собирать руками.

Комплекс превращает вычислительные мощности в единый управляемый ресурс. ML-специалист запускает задачу, а платформа сама выделяет CPU и GPU, поднимает нужное окружение, подключает хранилище, запускает обучение и масштабирует нагрузку. Для автоматизации используются Kubernetes и инструменты MLOps, включая Kubeflow, MLflow и model serving.

Архитектура состоит из четырёх уровней: аппаратной инфраструктуры, платформы «Штурвал», MLOps-стека и прикладных ИИ-сервисов — от прогнозирования и аналитики до корпоративных ассистентов. Вокруг ядра работают IAM/SSO, объектное хранилище, реестр образов, CI/CD, мониторинг и аудит.

Заказчики получают единый пул вычислительных ресурсов, изоляцию проектов, централизованное управление доступами и полный жизненный цикл моделей — от эксперимента до публикации и обновления. При этом ML-инструменты не лезут напрямую в железо, а получают инфраструктуру как сервис.

Как сообщается в публикации о проекте, архитектура уже прошла промышленную эксплуатацию у крупного государственного заказчика.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru