С помощью нейросетей Яндекс стал на 40% лучше выявлять звонки мошенников

С помощью нейросетей Яндекс стал на 40% лучше выявлять звонки мошенников

С помощью нейросетей Яндекс стал на 40% лучше выявлять звонки мошенников

Определитель номеров теперь в 1,5 раза быстрее и точнее распознаёт подозрительные звонки — в том числе от мошенников. Если раньше система ориентировалась в основном на отзывы пользователей, то теперь в ход пошёл анализ более 300 различных признаков.

Например, учитывается, если с одного номера звонят сразу множеству людей — это может быть признаком спам- или мошеннического обзвона.

Среднее время, за которое номер получает оценку, сократилось с 10 до 1,5 минут. Это важно, потому что мошенники часто используют новые номера, у которых ещё нет истории вызовов, и старая система могла не сработать.

Теперь нейросеть смотрит не только на количество звонков, но и на такие детали, как продолжительность разговора, кто первым завершил вызов, в какое время звонили и так далее. Если большинство людей сбрасывают звонок через несколько секунд — скорее всего, он нежелательный.

Важно, что при этом личные данные не используются — анализ проводится по обезличенной информации.

Среди популярных мошеннических схем — звонки якобы от службы доставки или налоговой. В первом случае просят назвать код из СМС, чтобы «получить посылку». Во втором — предлагают «записаться на приём в ФНС» и тоже просят код. Повод для звонка может быть любой: не поданная декларация, странная сумма перевода или «задолженность».

UDV NTA 2.0 подключила генеративный ИИ к анализу сетевых атак

UDV Group выпустила UDV NTA 2.0 — новую версию системы анализа сетевого трафика с ИИ-ассистентом. Он должен помочь аналитикам SOC быстрее понимать, что именно происходит в сети и насколько обнаруженная активность опасна для конкретной компании.

Обычная NTA видит подозрительные соединения, отклонения и признаки атак, но не всегда понимает, что перед ней: вторжение или очередной хитрый бизнес-процесс, о котором забыли предупредить безопасников.

Новый ассистент учитывает внутренние регламенты, критичность активов, особенности инфраструктуры и работы организации, после чего помогает расставить приоритеты и предлагает варианты реагирования.

UDV Group называет разработку первым российским NTA-решением с генеративным ИИ. По замыслу компании, ассистент должен сократить поток нерелевантных срабатываний и избавить специалистов от части ручной рутины.

Одним ИИ обновление не ограничилось. UDV NTA 2.0 научилась проверять IP-адреса, домены, URL и хеши по встроенным или пользовательским репутационным спискам.

Сигнатурный анализ теперь учитывает положение узла относительно периметра, а переработанная логика обнаружения DNS-туннелей должна выдавать меньше ложных тревог.

Разработчики также ускорили проактивный поиск угроз. На нагруженных инсталляциях список сетевых сессий загружается в десятки раз быстрее, подсчёт по фильтрам ускорился на 20%, а потребление оперативной памяти сократилось вдвое.

Кроме того, система получила поиск по частичному совпадению доменов и поддержку новых корпоративных и промышленных протоколов, включая Modbus RTU over TCP, Regul, SSDP, mDNS, LLMNR, RTSP, PTP и протоколы Zabbix.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru