Новый ИИ-ассистент считывает эмоции сотрудников в режиме реального времени

Новый ИИ-ассистент считывает эмоции сотрудников в режиме реального времени

Новый ИИ-ассистент считывает эмоции сотрудников в режиме реального времени

Подразделение Augmented Communications Labs от ИТ-компании WMT Group разработало онлайн-ассистента «AC Meet» на базе искусственного интеллекта, с помощью которого работодатели смогут считывать эмоции и речь сотрудников в режиме реального времени.

Предполагается, что во время корпоративных видеозвонков ИИ-решение будет определять уровень стресса работников и предлагать способы, как адаптировать коммуникации.

Также команда WMT Group создала аналитического помощника «AC HRM», который собирает аналитику и статистику по состоянию всех сотрудников фирмы.

Компания уже провела пилотное тестирование и готова поделиться своим продуктом с россиянами, так как на отечественном технологическом рынке подобных решений в HR-Tech ранее не существовало.

WMT Group более 5 лет создает ИТ-продукты любой сложности и очень быстро внедряет их в работу. Компания разрабатывает решения на базе ИИ и помогает крупному технологическому бизнесу формировать сильные ИТ-команды. К реализованным проектам WMT Group относятся Битрикс 24, Яндекс, Sber Devices и многие другие.

Игорь Никитин, CEO WMT Group, рассказал, что многие компании не готовы внедрять ИИ во внутреннюю работу фирмы несмотря на то, что он успешно закрывает поставленные задачи. Искусственный интеллект легко и быстро автоматизирует рутинные процессы и может, как показало тестирование, адаптировать корпоративные коммуникации.

Без контекста детектор пропустил 95% Android-вредоносов

Чем больше разрешений просит Android-приложение, тем подозрительнее оно выглядит для алгоритма. Правда, резервному копированию, антивирусу или системе родительского контроля доступ к половине смартфона нужен по работе. Но детекторы решили не разбираться и устроили охоту на невиновных.

Исследователи из Сингапурского университета менеджмента и Нанькайского университета проверили шесть популярных детекторов, включая Drebin, MalScan и MaskDroid.

Им скормили 270 безопасных приложений из 49 категорий Google Play, каждое из которых запрашивало не менее девяти опасных разрешений.

Большинство систем записали во вредоносы больше половины выборки. LLM-детектор LAMD разогнал ложные срабатывания до 80%. Если поставить такой фильтр на входе в магазин приложений или корпоративную инфраструктуру, аналитики будут разгребать очередь, почти целиком набитую легальным софтом.

 

Проблема в старом принципе: детекторы ищут сходство с известными угрозами. Широкий набор разрешений часто встречается у зловредов, но ровно так же выглядят бэкап-сервисы, антивирусы и инструменты управления устройствами. Как сформулировали авторы работы, отклонение — ещё не вредоносность.

Их система PRAXIS пытается смотреть не только на набор API, но и на контекст. Сначала ИИ предполагает возможную атаку, затем система ищет подтверждающую цепочку вызовов в коде, а после проверяет, соответствует ли поведение назначению приложения и тексту интерфейса.

Такой подход снизил долю ложных тревог на безопасной выборке до 13%, а пропуск вредоносов — примерно до одного из девяти. Однако стоило убрать финальную проверку контекста, как система пропустила 95,3% угроз. Код остался тем же, но без ответа на вопрос «зачем приложение это делает?» защита практически развалилась.

До массового применения PRAXIS тоже далеко: анализ стоит около $0,56 за приложение, а интерфейс и названия функций может подделать сам злоумышленник. Да и 13 ложных тревог на сотню — всё ещё не автоматика, а очередь к живому аналитику.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru