Как автоматизировать анализ аудиозаписей для безопасности?

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.
Как автоматизировать анализ аудиозаписей для безопасности?
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.


Новое на сайте

19164Уязвимые обучающие приложения открывают доступ к облакам Fortune 500 для криптомайнинга 19163Почему ботнет SSHStalker успешно атакует Linux уязвимостями десятилетней давности? 19162Microsoft устранила шесть уязвимостей нулевого дня и анонсировала радикальные изменения в... 19161Эскалация цифровой угрозы: как IT-специалисты КНДР используют реальные личности для... 19160Скрытые потребности клиентов и преимущество наблюдения над опросами 19159Академическое фиаско Дороти Паркер в Лос-Анджелесе 19158Китайский шпионский фреймворк DKnife захватывает роутеры с 2019 года 19157Каким образом корейские детские хоры 1950-х годов превратили геополитику в музыку и... 19156Научная революция цвета в женской моде викторианской эпохи 19155Как новый сканер Microsoft обнаруживает «спящих агентов» в открытых моделях ИИ? 19154Как новая кампания DEADVAX использует файлы VHD для скрытой доставки трояна AsyncRAT? 19153Как новые китайские киберкампании взламывают госструктуры Юго-Восточной Азии? 19152Культ священного манго и закат эпохи хунвейбинов в маоистском Китае 19151Готовы ли вы к эре коэффициента адаптивности, когда IQ и EQ больше не гарантируют успех? 19150Иранская группировка RedKitten применяет сгенерированный нейросетями код для кибершпионажа
Ссылка