ABBYY усилила FineReader Engine технологиями искусственного интеллекта

ABBYY усилила FineReader Engine технологиями искусственного интеллекта

ABBYY усилила FineReader Engine технологиями искусственного интеллекта

ABBYY представила новую версию ABBYY FineReader Engine 12 — инструментария разработчика для распознавания информации из отсканированных бумажных и PDF-документов, изображений и фотографий, а также скриншотов с экранов устройств, в том числе промышленных дисплеев.

В новой версии, созданной с применением сверточных нейронных сетей, используются технологии обработки естественного языка и машинного обучения. С их помощью можно определить тип документа не только по внешним признакам, но и по его смыслу, выявляя малейшие отличия между разными категориями.

Среди новых возможностей можно отметить:

  • Интеллектуальная классификация: технология самостоятельно выявляет внешние и смысловые признаки, характерные для документов. Эффективность работы можно регулировать за счет установления баланса между полнотой и точностью классификации.
  • Улучшен анализ и восстановление логической структуры документа с помощью алгоритмов на основе искусственного интеллекта и технологий ABBYY-ADRT (Adaptive Document Recognition Technology). ABBYY FineReader Engine делит документ на отдельные страницы и анализирует оформление и содержание каждой из них. При экспорте в различные форматы файлов получается точно воссозданный документ с полным сохранением элементов форматирования, например, шрифтов, колонтитулов, колонок и др. Значительно улучшено качество восстановления таблиц: ячеек с текстом, пунктирных границ, цветов линий.
  • Более быстрый и расширенный экспорт в XML.
  • Появилась возможность сохранять файлы в форматах HTML 5 и ALTO 3.1. Кроме того, теперь документы можно экспортировать в новые форматы PDF: PDF 2.0, PDF/UA, PDF/A-2b и PDF/A-3b с возможностью поиска, что особенно важно для архивного хранения.
  • Более надежное шифрование: поддержка 256-битного AES-шифрования и поддержка символов юникода позволяет использовать пароли независимо от операционной системы.
  • Поддержка облачных технологий: теперь развернуть приложения с использованием ABBYY FineReader Engine можно и на облачных платформах, таких как Microsoft Azure.

«В новом ABBYY FineReader Engine мы использовали передовые технологии в области машинного обучения и обработки естественного языка, которые позволяют наиболее точно классифицировать документы по смыслу и распознавать полезные данные. Эти возможности будут особенно востребованы в системах предотвращения утечек данных, технологиях машинного зрения и платформах для управления контентом предприятий, в которых важную роль играет быстрое распознавание документов», – комментирует Дмитрий Шушкин, генеральный директор ABBYY Россия.

Инструментарий ABBYY FineReader Engine 12 содержит готовые примеры кода, которые помогут ускорить разработку приложений. С их помощью можно решить наиболее распространенные задачи по интеллектуальной обработке документов.

ABBYY FineReader Engine поддерживает 208 языков распознавания, в том числе в новой версии добавлены фарси и бирманский. Также технология позволяет распознавать документы, которые содержат сразу несколько языков. Это расширяет возможности компаний при выводе решений на международный рынок.

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