Пермские ученые разработали фильтр для «враждебного» контента

Пермские ученые разработали фильтр для «враждебного» контента

Ученые Пермского государственного национального исследовательского университета (ПГНИУ) разработали программу для фильтрации в интернете противоправного контента — экстремистских и оскорбительных высказываний, сообщает пресс-служба вуза.

В настоящее время в рунете, по данным проведенного учеными анализа веб-текстов разных стран, господствует речевой терроризм. Чило таких нарушений в российском интернете гораздо выше, чем на форумах Германии и Польши. Так, около 26% комментариев в публичном секторе рунета содержат экстремистские или оскорбительные высказывания.

Аспирантка кафедры речевой коммуникации ПГНИУ Евгения Мехонина и ассистент этой кафедры Лиана Ермакова предложили инструмент фильтрации противоправного контента — инновационную программу FILTEX, с помощью которой любой пользователь сможет избавиться от противоправного контента в социальных сетях и блогах. Программа была разработана под руководством доктора филологических наук Владимира Салимовского и кандидата технических наук Даниила Курушина, сообщает digit.ru.

«Главное отличие FILTEX от других программ — технология распознавания противоправного контента. Мы используем подход известного профессора ПГНИУ Маргариты Николаевны Кожиной — подход системности речи. Он состоит в том, что на всех уровнях языка (лексическом, морфологическом, синтаксическом и других) можно выделить черты, признаки враждебности. Их можно формализовать при помощи математических методов, то есть представить в виде, понятном для машины», — приводятся в сообщении слова Мехониной.

Разработчики полагают, что этой программой можно будет воспользоваться как приложением в социальных сетях, а организации получат доступ к программе через веб-сервис. Потенциальные пользователи FILTEX — блогеры и политики, СМИ и другие организации, желающие очистить свои сайты от противоправных комментариев.

«В настоящее время у нас создан исследовательский прототип, пока нет интерфейса. Программа пока лишь помечает в тексте нужные части (противоправные высказывания). Планируется, что в будущем, по нашей задумке, программа будет, скорее всего, удалять такие предложения. Но мы будет учитывать и мнение пользователей, хотим, чтобы ее функции зависели от самой страницы, на которой она используется. То есть, чтобы были варианты: либо программа будет совсем удалять негативный текст, либо, к примеру, вообще не даст вводить его», — сказала РИА Новости Мехонина.

По ее словам, коллеги из пермского университета и других вузов страны работают в этом направлении, и уже есть подобные решения. Но никто ранее не использовал подход системности речи, а он наиболее полный. Уже весной лингвисты намерены подготовить первую пользовательскую версию разработки.

«Примерно к весне, к марту-апрелю, мы рассчитываем создать первую версию интерфейса программы, а к лету выйдем на контакт с провайдерами для продвижения разработки», — заключила Мехонина.

В настоящее время Евгения Мехонина и Лиана Ермакова уже получили свидетельства о регистрации интеллектуальной собственности на свою программу. 

 

455 приложений превратили Android-смартфоны в рекламных зомби

Исследователи HUMAN раскрыли крупную кампанию под названием Trapdoor, нацеленную на пользователей Android. Схема объединяла вредоносную рекламу, фейковые приложения и скрытую накрутку показов. В операции использовались 455 вредоносных Android-приложений и 183 C2-домена, контролируемых злоумышленниками.

Пользователь скачивал вроде бы безобидное приложение — например PDF-просмотрщик, чистильщик устройства или другую утилиту.

После запуска оно показывало фейковые уведомления об обновлении и подталкивало установить ещё одно приложение. А вот уже второй этап запускал скрытые WebView, открывал HTML5-домены злоумышленников и начинал запрашивать рекламу.

В пике, по данным исследователей, Trapdoor генерировал до 659 млн рекламных запросов в день. Приложения, связанные с кампанией, скачали более 24 млн раз. Основной объём трафика шёл из США, на них пришлось больше трёх четвертей активности.

 

Главная хитрость в том, что мошенники использовали инструменты атрибуции установок — легитимные технологии, которые помогают маркетологам понимать, откуда пришёл пользователь.

Только здесь их применяли не для честной аналитики, а чтобы включать вредоносное поведение только у тех, кто пришёл через рекламные кампании самих злоумышленников. Если приложение скачать напрямую из Google Play или установить вручную, оно могло вести себя тихо и не палиться перед исследователями.

Trapdoor совмещал сразу несколько подходов: распространение через вредоносную рекламу, скрытую монетизацию через рекламный фрод и многоступенчатую доставку дополнительных приложений.

Второй этап занимался автоматизированным фродом, запускал невидимые WebView и обращался к подконтрольным доменам для получения рекламы. Короче, телефон пользователя превращался в маленький станок для печати рекламных денег.

Для маскировки операторы кампании использовали обфускацию, антианализ и имитацию легитимных SDK.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru