Современные DLP-системы, такие как Solar Dozor, оснащаются модулями распознавания речи, которые переводят аудио в текст. Это значительно сокращает время и усилия, необходимые специалистам безопасности для анализа потенциальных угроз. Распознавание речи с последующей проверкой по настроенным политикам позволяет автоматизировать процесс выявления подозрительной активности, вместо прослушивания десятков часов записей.
Традиционный анализ аудиозаписей — это трудоемкий и ресурсозатратный процесс, требующий высокой концентрации внимания. Человеческий фактор, как усталость или отвлечение, может привести к пропуску важных деталей. Модули распознавания речи минимизируют риск ошибок, предоставляя текстовый формат для дальнейшего анализа. Они также позволяют сэкономить ресурсы, сокращая потребность в большом штате специалистов для ручной обработки аудио.
Ключевым моментом является выбор модели распознавания речи. Она должна обеспечивать высокое качество, скорость, низкое потребление ресурсов, безопасность, возможность работы в закрытом периметре, а также поддерживать множество языков. Настройка политик для проверки текста является следующим важным этапом. Правила должны быть адаптированы под конкретные задачи и ключевые слова, релевантные для выявления нарушений.
Модуль распознавания речи в Solar Dozor 8.0 позволяет офицерам безопасности быстро переводить аудиозаписи в текст, проверять их на соответствие политикам и выявлять инциденты. В случае срабатывания политики или создания события, это будет отражено в сообщениях, что позволит оперативно реагировать на угрозы. Примером может служить кейс, где автоматизированный анализ выявил утечку данных в ходе разговора по видеосвязи.
Изображение носит иллюстративный характер
Традиционный анализ аудиозаписей — это трудоемкий и ресурсозатратный процесс, требующий высокой концентрации внимания. Человеческий фактор, как усталость или отвлечение, может привести к пропуску важных деталей. Модули распознавания речи минимизируют риск ошибок, предоставляя текстовый формат для дальнейшего анализа. Они также позволяют сэкономить ресурсы, сокращая потребность в большом штате специалистов для ручной обработки аудио.
Ключевым моментом является выбор модели распознавания речи. Она должна обеспечивать высокое качество, скорость, низкое потребление ресурсов, безопасность, возможность работы в закрытом периметре, а также поддерживать множество языков. Настройка политик для проверки текста является следующим важным этапом. Правила должны быть адаптированы под конкретные задачи и ключевые слова, релевантные для выявления нарушений.
Модуль распознавания речи в Solar Dozor 8.0 позволяет офицерам безопасности быстро переводить аудиозаписи в текст, проверять их на соответствие политикам и выявлять инциденты. В случае срабатывания политики или создания события, это будет отражено в сообщениях, что позволит оперативно реагировать на угрозы. Примером может служить кейс, где автоматизированный анализ выявил утечку данных в ходе разговора по видеосвязи.