АНБ создало Google for Voice для перевода телефонных разговоров в текст

АНБ создало Google for Voice для перевода телефонных разговоров в текст

На протяжении десяти лет АНБ США совершенствовало свои возможности по прослушиванию телефонных переговоров. Для этого были созданы специальные компьютерные системы и программы, позволявшие агентам отслеживать миллионы бесед, по ключевым словам выявлять «подозрительные» разговоры и в текстовом формате осуществлять их перевод с различных иностранных языков.

Об этом свидетельствуют данные в документах, предоставленных бывшим сотрудником американских спецслужб Эдвардом Сноуденом, который ныне проживает в России.

Согласно документам, переданным в СМИ Эдвардом Сноуденом, программы, которые использовали в АНБ для прослушки телефонных переговоров, умели «автоматически распознавать содержание бесед, переводить их в текстовой формат и записывать так, чтобы их было удобно хранить и находить в базе данных», пишет издание The Intercept, сообщает russian.rt.com.

Американские спецслужбы начали использовать программу под кодовым названием RHINEHART ещё в 2004 году. Она была специально разработана для поиска информации в реальном времени с использованием определённого набора словарей. А также для так называемого «ретроспективного поиска», когда требуется найти запись, сделанную несколько месяцев назад.

Два года спустя в Ираке была апробирована новая система, «предназначенная для занесения в базу данных и создания меток в телефонных переговорах». Как сообщает The Intercept, эта обновлённая система могла обработать до 1 млн записей в день. При этом АНБ навязчиво предлагало использовать свою собственную разработку — программу «Голосовой Google» (Google for Voice) для перехвата сигнала в реальном времени.

Ещё через два года, в 2008, АНБ запустило программу под названием «Усовершенствованная обработка видео, аудио и текстовой информации», которая предоставляла агентам спецслужб полностью автоматизированный сервис. Её особенностью была возможность перевода на английский в реальном времени телефонных переговоров с таких языков, как арабский, китайский, русский, испанский и фарси. Перевод предоставлялся в письменной форме. Это помогало агентам преодолевать языковой барьер.

В одном из документов сообщается, что программа распознавания человеческого голоса была внедрена в Ираке и Афганистане. Однако в полном объёме потенциал программы ещё не реализован.

«Поскольку такие возможности у спецслужб уже есть, то возникает вопрос: как они будут воплощаться в жизнь? Возможно ли постоянно отслеживать и хранить все телефонные переговоры американцев, записывать их содержание на бумаге и отыскивать в тексте нужное?» — задаётся вопросом Дженнифер Граник, сотрудник Центра интернета и общества в Стэнфорде. «Может быть, они и не занимаются этим прямо сейчас, но они могут это сделать», — считает она. Другой вопрос — сколько невинных людей могут от этого пострадать.

97% компаний в России внедряют ИИ, но 54% не видят его ценности

UserGate изучила, как российские компании внедряют инструменты на базе ИИ и что мешает делать это быстрее. Опрос прошёл в январе 2026 года, в нём участвовали 335 топ-менеджеров компаний с выручкой от 100 млн рублей в год. Картина получилась довольно показательная: 97% компаний уже используют ИИ, тестируют его в пилотах или собираются внедрять в ближайшее время.

То есть искусственный интеллект из разряда «модного тренда» окончательно перешёл в категорию рабочих инструментов.

Чаще всего ИИ применяют для вполне прикладных задач. На первом месте — генерация отчётов и аналитики (42%). Далее идут оптимизация сетевой инфраструктуры (38%), анализ больших массивов логов (37%), ускорение расследований инцидентов (35%) и повышение эффективности Help Desk (32%).

Иными словами, бизнес в первую очередь использует ИИ там, где он помогает сэкономить время и ресурсы или усилить функции безопасности.

Интересно, что приоритеты зависят от масштаба компании. В корпоративном сегменте более 60% респондентов указали анализ больших логов как ключевое направление — что логично при объёмах данных в крупных ИТ-ландшафтах. В среднем бизнесе на первый план выходит оптимизация сетевой инфраструктуры (45%).

При этом 7% компаний пока вообще не рассматривают внедрение ИИ. Главные причины — неясная ценность технологии (54%) и неопределённость рисков (38%). Также среди барьеров называют отсутствие чёткого распределения ответственности (29%), ограниченные бюджеты (29%) и нехватку экспертизы (17%). По сути, речь идёт не столько о скепсисе, сколько о нехватке понимания, как именно внедрять ИИ и как управлять связанными с ним рисками.

Отдельно респондентов спросили, какие технологии окажут наибольшее влияние на кибербезопасность в ближайшие 12 месяцев. Лидером стали ИИ и машинное обучение — их назвали около половины представителей коммерческого и государственного сегментов. Даже те компании, которые пока осторожничают с практическим внедрением, всё равно рассматривают машинное обучение как ключевой фактор трансформации ИБ в среднесрочной перспективе.

Как отмечает руководитель отдела стратегической аналитики UserGate Юлия Косова, бизнес уже активно использует ИИ в операционных и защитных сценариях, но ожидания рынка зачастую опережают текущую практику. Дальнейший эффект, по её словам, будет зависеть от зрелости процессов, качества данных и способности управлять рисками.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru