Solar Dozor отфильтрует графику и Telegram
Новая версия DLP-системы Solar Dozor компании "Ростелеком-Солар" позволяет контролировать передачу критичных данных в графических форматах – изображениях, сканированных копиях, фотографиях и т.п. Для этого разработчик применил уникальную для решений данного класса технологию глубокого обучения на основе нейронных сетей Faster RCNN. Кроме того, важным шагом стала реализация в Solar Dozor 7.3 контроля переписки сотрудников в desktop-версии мессенджера Telegram.
Наиболее значимым изменением в Solar Dozor 7.3 стало появление нового инструмента политики безопасности "Графический шаблон", который контролирует передачу критичных данных в графических форматах. С помощью этого инструмента DLP-система с высокой точностью распознает в изображениях такие объекты, как паспортные данные граждан РФ, печати организаций, лицевую и оборотную стороны платежных карт.
Для распознавания графических объектов в решении используется специализированная технология глубокого обучения на основе нейронных сетей Faster RCNN (region-based convolutional neural networks). Скорость работы технологии практически не зависит от размера изображения. Объекты распознаются с учетом различных деформаций – растяжения, поворота, наложения на другие объекты, а также при полном отсутствии текстовой составляющей. Возможности Faster RCNN по эффективности распознавания конфиденциальных данных в графических объектах значительно превосходят традиционно применяемые в DLP-системах технологии OCR, детектирования печатей и прочие.
"Утечки конфиденциальных данных в различных графических форматах – сканах документов, изображениях и т.п. – весьма распространенное явление. В графическом виде часто утекают паспортные данные граждан, данные банковских карт, имеющие высокую ликвидность на черном рынке. В то же время используемые во многих DLP-системах классические инструменты выявления конфиденциальной информации в "графике", вроде технологий OCR, детекторов печатей, паспортов и тому подобных, до сих пор решали эту задачу с переменным успехом. Их эффективность сильно зависит от качества анализируемого изображения и серьезно снижается, если пересылается искаженный объект – растянутый, искривленный, в низком разрешении и т.п. Впервые примененная нами технология глубокого обучения на основе нейронных сетей Faster RCNN способна успешно и быстро выявить попытки слива критичных данных даже в сильно деформированных объектах", – отметила директор Центра продуктов Solar Dozor компании "Ростелеком-Солар" Галина Рябова.
В новой версии Solar Dozor 7.3 расширен список контролируемых каналов передачи данных. Теперь с помощью модуля Dozor Endpoint Agent, установленного на рабочих станциях корпоративной сети, можно контролировать переписку сотрудников в desktop-версии мессенджера Telegram и отправку файлов в облачные хранилища с помощью desktop-приложений Яндекс.Диск и Google Drive. Кроме того, в новой версии появились механизмы, которые позволяют распознавать в сообщениях и именах файлов текст, написанный транслитом и (или) содержащий опечатки, и преобразовывать его в корректный текст. Таким образом специалисты по безопасности смогут контролировать передачу текста, который намеренно или случайно был искажен с помощью транслита либо опечаток.
