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.

84% российских мобильных приложений оказались уязвимыми из-за ИИ

Согласно ежегодному исследованию AppSec Solutions за 2025 год, уязвимости критического и высокого уровня обнаружены в 84% мобильных приложений российских разработчиков. Всего специалисты выявили 48,8 тыс. уязвимостей — на 63% больше, чем в 2024 году. Одной из основных причин ухудшения ситуации авторы исследования назвали расширение практики использования искусственного интеллекта (ИИ) для генерации кода.

Данные исследования AppSec Solutions оказались в распоряжении «Коммерсанта». В выборку вошли около 1200 Android-приложений, которые тестировались методом «чёрного ящика», без доступа к исходному коду.

Как показало исследование, уязвимости критического и высокого уровня есть у 84% протестированных приложений. Всего таких проблем выявлено около 19 тыс. Общее количество обнаруженных уязвимостей составило 48,8 тыс., что на 63% выше показателя 2024 года. Среди критичных проблем лидирует небезопасное хранение токенов, ключей и пользовательских данных.

Наибольшее количество уязвимостей исследователи обнаружили в категориях «Игры», «Стриминговые платформы», «Финансы», «Приложения для бизнеса» и «СМИ». По данным Роскачества, много проблем также выявлялось в приложениях служб доставки и онлайн-аптек.

В AppSec Solutions отдельно обратили внимание на категорию «Финансы»: за год количество уязвимостей в ней выросло в 10 раз. Это связывают с тем, что банковские приложения всё активнее интегрируют сторонние сервисы, из-за чего увеличивается число зашитых в код бэкдоров и точек небезопасного хранения чувствительных данных. При этом на результаты повлияла и возросшая глубина анализа: специалисты стали фиксировать ошибки, которые раньше могли оставаться незамеченными.

Основным источником проблем авторы исследования назвали широкое использование ИИ для генерации кода. Как прокомментировал изданию руководитель группы защиты инфраструктурных ИТ-решений компании «Газинформсервис» Сергей Полунин, это связано с тем, что нейросетевые инструменты обучаются в том числе на унаследованной базе кода, содержащей ошибки.

В пресс-службе ГК «Солар» отметили, что популярные генеративные модели пропускают до половины ошибок. Ситуацию усугубляет и острая нехватка специалистов в области безопасности приложений.

Руководитель продукта AppSec.Sting компании AppSec Solutions Никита Пинаев не видит поводов для оптимизма:

«Всё больше сторонних SDK и облачных интеграций, всё больше ИИ-сгенерированного кода, тиражирующего небезопасные паттерны хранения чувствительных данных».

По его словам, переломить тенденцию можно только за счёт системных мер: «Безопасное управление секретами и ротация ключей, контроль сторонних компонентов, защита среды исполнения. Выиграют компании, которые встроят эти практики в процесс разработки и будут отличаться от рынка не количеством находок, а скоростью их устранения».

Уязвимости в мобильных приложениях широко используют злоумышленники — прежде всего в атаках, направленных на кражу учётных записей различных сервисов, платных подписок и платёжных данных.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru