SearchInform усилила защиту от кражи данных паспортов и банковских карт

SearchInform усилила защиту от кражи данных паспортов и банковских карт

SearchInform усилила защиту от кражи данных паспортов и банковских карт

Компания SearchInform расширила функциональность DLP-системы «Контур информационной безопасности» с помощью технологий распознавания текстов компании ABBYY. Благодаря нововведению, система способна точнее определить в цифровом потоке изображения паспортов, банковских карт, других конфиденциальных документов и данных. 

Новый инструмент, основанный на технологии оптического распознавания текстов (OCR), самостоятельно классифицирует файлы, выделяя среди них персональные данные, которые циркулируют внутри компании. Встроенные классификаторы ABBYY помогают определить любые другие документы установленных образцов: водительские удостоверения, служебные пропуска, дипломы об образовании и др. 

По оценке аналитиков SearchInform, объем сканированных копий в среднем составляет около 30% всех документов. К примеру, в госсекторе сканированные копии составляют около 41,5% документов, в ритейле – 17%, в сфере услуг – 23%, а в банках и телеком-сфере приближаются к 45%. Технология OCR контролирует движение электронных версий документов в корпоративной сети и снижает риск утечек информации.

Раньше DLP-система SearchInform была по умолчанию оснащена технологией OCR другого производителя. Сейчас в модуле SearchServer в качестве движка полнотекстового распознавания используется ABBYY FineReader Engine. Технологии распознавания текстов и алгоритмы классификации изображений компании ABBYY уменьшают необходимость ручной обработки за счет автоматического определения типов персональных данных. Такой способ позволяет провести ретроспективный анализ.

«ABBYY FineReader Engine отличается большой точностью распознавания текста, в чем мы убедились, проведя ряд собственных тестов, – сравнили решение ABBYY и другого разработчика.  ABBYY совершает на 10-12% меньше ошибок при распознании обычного текста и на 30% меньше в работе со сложными изображениями», – прокомментировал Иван Мершков, технический директор SearchInform.

Алгоритмы ABBYY по максимуму используют возможности современных процессоров. Некоторые задачи ABBYY выполняет в 3-4 раза быстрее стандартного OCR, повышая качество распознавания. Разница заметна при обработке многостраничных документов или изображений высокого разрешения. На практике это означает, что в компании повышается защита от профессиональных инсайдеров, которые знакомы с механизмами работы DLP-систем и основательно прячут документы.

«Компаниям крайне важно контролировать данные, связанные с коммерческой тайной или конфиденциальной информацией клиентов. Возможность автоматически выявлять критически важные для бизнеса данные даже в потоке изображений стала неотъемлемой частью современных DLP-систем. С помощью возможностей решения ABBYY, интегрированного в систему SearchInform, компании могут еще эффективнее предотвращать утечки в формате изображений», – отметил Дмитрий Шушкин, заместитель генерального директора ABBYY Россия.

BO Team сместила фокус на промышленность и нефтегазовый сектор России

«Лаборатория Касперского» опубликовала новый отчёт об активности киберпреступной группы BO Team. По данным исследователей, в 2026 году группировка заметно изменила тактику: вместо громких деструктивных атак она всё чаще переходит к более скрытым операциям, включая кибершпионаж.

Если раньше BO Team чаще связывали с атаками на медицинские организации, то теперь интерес злоумышленников сместился к производству, нефтегазовому сектору и телеком-индустрии.

По данным Kaspersky Threat Intelligence, только за первый квартал 2026 года было зафиксировано около 20 атак, в том числе на эти отрасли.

Основной способ проникновения остаётся прежним — целевой фишинг. Для закрепления в инфраструктуре BO Team использует уже известные бэкдоры BrockenDoor и ZeronetKit, а также новый инструмент ZeroSSH.

Исследователи отмечают, что арсенал группировки стал заметно более зрелым: инструменты дорабатываются и всё чаще адаптируются под конкретные цели.

Одной из важных находок стал доступ к исходному коду ZeronetKit — одного из ключевых бэкдоров BO Team. Это позволило специалистам детальнее изучить архитектуру инструмента, его логику работы, механизмы управления заражёнными системами и поведение во время атаки.

Пейлоады доставляются с помощью специально подготовленных PDF-файлов. Пример одного из таких файлов можно встретить в отчёте специалистов:

 

Кроме того, исследователи нашли признаки возможной кооперации BO Team с другой группировкой — Head Mare. Характер взаимодействия пока не до конца ясен, но пересечения в инструментах и инфраструктуре указывают как минимум на координацию операций против российских организаций.

Один из возможных сценариев выглядит так: Head Mare обеспечивает первичный доступ, например через фишинговые рассылки, после чего BO Team использует этот доступ для установки бэкдоров и дальнейшего развития атаки.

В «Лаборатории Касперского» отмечают, что отслеживают BO Team уже более полутора лет. За это время группировка успела серьёзно расширить набор собственных инструментов и, судя по новым данным, выйти на более высокий уровень организации.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru