SpamBlocker для Android научился автоответам на заблокированные звонки

SpamBlocker для Android научился автоответам на заблокированные звонки

SpamBlocker для Android научился автоответам на заблокированные звонки

Вышло обновление проекта SpamBlocker — блокировщика СМС-спама и нежелательных звонков для устройств на Android 10 и новее. Для звонков SpamBlocker работает как определитель номера и не требует заменять стандартные приложения для звонков и СМС.

Он проверяет входящие вызовы и может отсеивать нежелательные, не меняя привычную схему использования телефона.

Исходный код софта опубликован на GitHub под лицензией MIT. Продукт написан на Kotlin и Java.

Приложение анализирует разные признаки звонка: страну, оператора, частоту вызовов, контакты, группы контактов, префиксы, историю набранных и принятых номеров, STIR/SHAKEN и другие параметры. Также учитываются экстренные вызовы.

 

 

Отдельно отмечается, что SpamBlocker умеет отличать звонки курьеров и сервисов доставки. Пользователь может задавать собственные правила — например, блокировать номера с определённым префиксом или сообщения со словами вроде «кредит», «акция» и «распродажа».

СМС обрабатываются в двух режимах. В Standalone Mode приложение само показывает уведомления о сообщениях, поэтому уведомления в основном СМС-клиенте лучше отключить, чтобы не получать дубли.

В Screening provider mode СМС-приложение проверяет сообщения в реальном времени, а SpamBlocker возвращает короткое решение. Этот вариант гибче: он может работать без разрешения на СМС и лучше поддерживает RCS и MMS, но зависит от того, поддерживает ли нужный протокол само СМС-приложение.

В новом выпуске изменён воркфлоу для рингтонов. Он несовместим со старыми настройками, поэтому их нужно настроить заново. Зато теперь рингтон можно привязывать к повторным звонкам, контактам и regex-правилам.

Также появился воркфлоу SMS Reply: приложение может автоматически отправлять СМС контактам, если их звонок был заблокирован, например в режиме встречи. Кроме того, исправлен сбой при восстановлении резервной копии из большой базы данных, а API-запросы теперь поддерживают более гибкую логику блокировки на основе положительных и отрицательных оценок номера.

Подпишитесь на новости

SECURITM подключила внешние ИИ к данным об ИБ через MCP

Чтобы выяснить, какие высокие риски остались без задач, теперь можно спросить привычного ИИ. SECURITM запустила MCP-сервер: он позволяет внешнему ассистенту обращаться к данным платформы об активах, рисках, задачах и метриках без ручного переноса сведений в чат.

Как сообщает разработчик, это первый MCP-сервер среди российских SGRC/SOAR-систем. MCP — открытый протокол подключения ИИ к внешним инструментам и источникам данных.

Сценарий простой: пользователь спрашивает, какие критически важные активы остались без владельца, кто просрочил задачи или как изменились показатели за месяц. Ассистент находит сведения в SECURITM и собирает таблицу, сводку для руководства или проект плана работ.

Потом запрос можно уточнить — например, сгруппировать просрочки по ответственным. Подключение рассчитано на клиентов с поддержкой MCP. Среди вариантов разработчик называет GigaChat, решения Яндекса, Claude, ChatGPT, Cursor и локальные модели с соответствующей интеграцией. Настройка зависит от выбранного инструмента.

Сервер работает только на чтение: ИИ не сможет переписать риски или закрыть неудобные задачи, чтобы отчёт выглядел бодрее. Для подключения используется отдельный MCP-токен, доступ можно ограничить по IP-адресам.

Функция дополняет встроенного ИИ-ассистента: теперь работать с данными можно и из внешнего ИИ. Она доступна в платных версиях SECURITM — облачной и для установки в инфраструктуре заказчика.

Но порядок в реестрах нейросеть не создаст одним красноречием. Качество ответа зависит от исходных данных и модели, а выводы требуют проверки.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru