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.

Для macOS появился первый зловред, написанный с помощью ИИ

Специалисты Mosyle обнаружили необычную и довольно тревожную вредоносную кампанию под macOS. И дело тут не только в том, что речь снова идёт о криптомайнере. По данным исследователей, это первый зафиксированный в «дикой природе» macOS-зловред, в коде которого явно прослеживаются следы генеративного ИИ.

На момент обнаружения вредонос не детектировался ни одним крупным антивирусным движком, что само по себе уже неприятно.

И это особенно интересно на фоне предупреждений Moonlock Lab годичной давности — тогда исследователи писали, что на подпольных форумах активно обсуждают использование LLM для написания macOS-зловредов. Теперь это перестало быть теорией.

Кампанию назвали SimpleStealth. Распространяется она через фейковый сайт, маскирующийся под популярное ИИ-приложение Grok. Злоумышленники зарегистрировали домен-двойник и предлагают скачать «официальный» установщик для macOS.

После запуска пользователь действительно видит полноценное приложение, которое выглядит и ведёт себя как настоящий Grok. Это классический приём: фейковая оболочка отвлекает внимание, пока вредонос спокойно работает в фоне и остаётся незамеченным как можно дольше.

При первом запуске SimpleStealth аккуратно обходит защитные функции системы. Приложение просит ввести пароль администратора — якобы для завершения настройки. На самом деле это позволяет снять карантинные ограничения macOS и подготовить запуск основной нагрузки.

С точки зрения пользователя всё выглядит нормально: интерфейс показывает привычный ИИ-контент, ничего подозрительного не происходит.

А внутри — криптомайнер Monero (XMR), который позиционируется как «конфиденциальный и неотслеживаемый». Он работает максимально осторожно:

  • запускается только если macOS-устройство бездействует больше минуты;
  • мгновенно останавливается при движении мыши или вводе с клавиатуры;
  • маскируется под системные процессы вроде kernel_task и launchd.

В итоге пользователь может долго не замечать ни повышенной нагрузки, ни утечки ресурсов.

Самая интересная деталь — код зловреда. По данным Mosyle, он буквально кричит о своём ИИ-происхождении: чрезмерно подробные комментарии, повторяющаяся логика, смесь английского и португальского — всё это типичные признаки генерации с помощью LLM.

Именно этот момент делает историю особенно тревожной. ИИ резко снижает порог входа для киберпреступников. Если раньше создание подобного зловреда требовало серьёзной квалификации, теперь достаточно интернета и правильно сформулированных запросов.

Рекомендация здесь стара как мир, но по-прежнему актуальна: не устанавливайте приложения с сомнительных сайтов. Загружайте софт только из App Store или с официальных страниц разработчиков, которым вы действительно доверяете.

Индикаторы компрометации приводим ниже:

Семейство вредоносов: SimpleStealth

Имя распространяемого файла: Grok.dmg

Целевая система: macOS

Связанный домен: xaillc[.]com

Адрес кошелька:

4AcczC58XW7BvJoDq8NCG1esaMJMWjA1S2eAcg1moJvmPWhU1PQ6ZYWbPk3iMsZSqigqVNQ3cWR8MQ43xwfV2gwFA6GofS3

Хеши SHA-256:

  • 553ee94cf9a0acbe806580baaeaf9dea3be18365aa03775d1e263484a03f7b3e (Grok.dmg)
  • e379ee007fc77296c9ad75769fd01ca77b1a5026b82400dbe7bfc8469b42d9c5 (Grok wrapper)
  • 2adac881218faa21638b9d5ccc05e41c0c8f2635149c90a0e7c5650a4242260b (grok_main.py)
  • 688ad7cc98cf6e4896b3e8f21794e33ee3e2077c4185bb86fcd48b63ec39771e (idle_monitor.py)
  • 7813a8865cf09d34408d2d8c58452dbf4f550476c6051d3e85d516e507510aa0 (working_stealth_miner.py)

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru