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.

Майнер-призрак: ботнет V25 спрятал XMRig в памяти Linux-систем

В мае 2026 года неизвестные операторы ботнета V25 (Generation 26) устроили на Linux-серверах полноценный майнинговый квест: проникли через доверенного партнёра, спрятались за обычными аккаунтами и удалили имплант с диска сразу после запуска. Файла нет, а Monero капает.

По данным Group-IB, атакующие вошли в основную сеть из инфраструктуры сторонней организации, используя стандартную учётную запись.

Получив права root, они не стали шуметь от имени суперпользователя (такие действия быстро привлекают SOC).

Вместо этого злоумышленники превратили Linux PAM в дымовую завесу. Через политику pam_rootok и команду su они без паролей переключались на обычные аккаунты, а затем создавали в них задания cron.

 

В итоге майнер закреплялся сразу в нескольких неприметных профилях. Удалить следы компрометации root было недостаточно: ботнет мог восстановиться из одной из таких теневых учётных записей.

Чтобы усложнить расследование, операторы останавливали rsyslog и auditd, а затем удаляли журналы аутентификации. После запуска основной имплант создавал mutex-файл во временном каталоге, стирал собственный исполняемый файл и продолжал работать исключительно в памяти.

Дальше начинался разгон: XMRig изучал топологию процессора, настраивал рабочие потоки, использовал Huge Pages и регистры MSR. Отдельный скрипт устранял конкурирующие майнеры, поскольку криптовалютная добыча чужими руками не терпит соседей.

Конфигурацию защищало многоуровневое XOR-обфусцирование. Расшифрованные учётные данные связали образец с семейством V25. Трафик Stratum маскировался под работу Java-агента, а процесс мог притворяться, например, ssh.

Защитникам советуют искать угрозу не только на диске, но и в памяти, отслеживать переключения root-to-user, остановку журналирования и подозрительные задания cron. В этой атаке команда удаления файла оказалась не финалом, а способом стать почти невидимым.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru