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».

Роботов можно взломать голосом и превратить в оружие за минуты

Коммерческие роботы оказались куда уязвимее, чем принято считать. Эксперты по кибербезопасности предупреждают: некоторые модели можно взломать за считаные минуты, причём без сложных инструментов — достаточно голоса или беспроводного соединения.

Это наглядно продемонстрировали китайские исследователи в недавних тестах и на хакерских соревнованиях GEEKCon в Шанхае.

Специалисты показали, как уязвимости в роботах позволяют получить полный контроль над машиной, а затем распространить атаку на другие устройства поблизости.

Оказалось, что современные гуманоидные роботы можно буквально «перехватить» с помощью голосовых команд. В ходе эксперимента был использован коммерческий робот Unitree стоимостью около 100 тысяч юаней (примерно $14,2 тыс.), оснащённый встроенным ИИ-агентом для автономного управления и взаимодействия с человеком.

Из-за уязвимости в системе управления исследователям удалось обойти защитные механизмы и получить полный контроль над роботом, пока тот был подключён к интернету. Но на этом эксперимент не закончился. Уже взломанный робот передал эксплойт другому устройству — даже без подключения к Сети, используя беспроводную связь на короткой дистанции. Через несколько минут второй робот также оказался под контролем атакующих.

Чтобы показать, что речь идёт не о теоретических рисках, исследователи дали роботу агрессивную команду. Машина двинулась к манекену на сцене и ударила его. Демонстрация стала наглядным напоминанием: даже отключение от интернета не гарантирует безопасность, если роботы работают в группе.

Проблемы с безопасностью роботов Unitree всплывали и ранее. В октябре исследователи сообщили об уязвимости в Bluetooth, которая позволяет получить root-доступ по воздуху. Это открывает путь к созданию своеобразных «робо-ботнетов», когда один взломанный робот заражает остальные.

В отличие от классических кибератак, где последствия ограничиваются утечками данных или финансовыми потерями, взлом роботов несёт прямую физическую угрозу. По мере того как машины становятся мобильнее и автономнее, они потенциально могут причинить вред людям или нарушить работу критически важных процессов.

Как отмечает South China Morning Post, пока интеллектуальные роботы в основном используются в демонстрационных зонах, офисах и учебных проектах. Но их всё чаще рассматривают для задач в инфраструктуре, медицине, охране и уходе за пожилыми людьми — и здесь цена ошибки резко возрастает.

Эксперты предупреждают: взломанный домашний робот может тайно собирать конфиденциальную информацию или представлять угрозу для жильцов. В промышленности скомпрометированные машины способны выводить из строя производственные линии, вызывать остановки и даже приводить к жертвам. А в случае автономного транспорта речь может идти уже не о сбое, а о целенаправленно «вооружённой» системе.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru