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.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

Для NFC-атак на Android созданы сотни фейков Банка России и Госуслуг

За полтора года эксперты Zimperium обнаружили более 770 поддельных Android-программ, использующих NFC и HCE (Host Card Emulation, возможность эмуляции карт на телефоне) для кражи платежных данных и проведения мошеннических транзакций.

Особенно много таких находок, обычно выдаваемых за приложения банков России, Белоруссии, Бразилии, Польши, Чехии, Словакии, объявилось минувшим летом.

Для маскировки злоумышленники суммарно используют имена двух десятков организаций и сервисов, в основном российских. Список включает Банк России, Т-Банк, ВТБ, Госуслуги, Росфинмониторинг и Google Pay.

 

Исследователи также выявили более 180 командных серверов и источников распространения вредоносных фальшивок. Для координации NFC-атак и эксфильтрации краденых данных инициаторы используют десятки приватных каналов и ботов Telegram.

Применяемые ими зловреды действуют по-разному. Одни (SuperCard X, PhantomCard) работают как сканеры, считывая данные с банковской карты, а принимает их другое Android-устройство, под контролем злоумышленников и с приложением, эмулирующим карту жертвы, что позволяет расплачиваться в магазинах ее деньгами или снимать их со счета.

Создатели новейшей вредоносной модификации NFCGate пошли дальше: их детище умеет эмулировать карты дропов, помогающих авторам атак выводить деньги с чужих счетов. В итоге жертва, думая, что вносит деньги через банкомат на свой счет, отправляет их в карман мошенников. 

Менее сложные вредоносы собирают данные карт и выводят их в заданный телеграм-канал. Оператор при этом автоматически, в реальном времени получает сообщения и постит содержимое в закрытом чате.

Подобные инструменты атаки требуют минимального взаимодействия с пользователем. Ему обычно в полноэкранном режиме отображается простейшая фейковая страница банка (иногда через WebView) с предложением назначить приложение дефолтным средством NFC-платежей. Вся обработка соответствующих событий при этом выполняется в фоне.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru