Голосовые помощники российских банков будут бороться с мошенничеством

Голосовые помощники российских банков будут бороться с мошенничеством

Голосовые помощники российских банков будут бороться с мошенничеством

На ПМЭФ представители кредитных организаций обсудили использование голосовых помощников для борьбы с телефонными мошенниками и спамерами. Например, в банке «Тинькофф» считают, что их новый бот-защитник Олег прекрасно справится с этой формой мошенничества.

По словам специалистов «Тинькоффа», робот Олег сам ответит на нежелательный звонок, запишет разговор и даже разоблачит злоумышленника на том конце провода. Такой подход к борьбе с мошенничеством пробуют внедрить и другие банки.

Что интересно, Олег от «Тинькоффа» присылает запись и расшифровку беседы клиенту кредитной организации. Ответив на такой вызов, система автоматически определяет, полезный ли это звонок или пользователя пытаются «прощупать» мошенники и спамеры.

Представители «Тинькофф» заявили, что технология стала доступна клиентам абсолютно бесплатно, при этом неважно, услугами какого мобильного оператора вы пользуетесь. Станислав Близнюк из «Тинькофф», чьи слова передают «Известия», отметил, что Олег вполне способен понять содержание разговора. Более того, ассистент может подшутить над звонящим ботом и даже потроллить злоумышленников.

Специалисты, кстати, решили не останавливаться на достигнутом, поскольку в ближайшие месяцы планируют сделать Олега ещё умнее. Таким образом, помощник сможет «узнать» звонок от курьерской компании, ответить знакомым контактам определёнными фразами и передать важную информацию сохранённым абонентам.

В России разработали способ удалить свой биометрический след

В ИТ-компании «Криптонит» (входит в «ИКС Холдинг») разработали метод, который позволяет выборочно удалять цифровые образы людей из систем распознавания лиц. Если совсем просто, речь идёт о технологии, которая должна помочь реализовать право человека отозвать согласие на обработку своей биометрии — так, чтобы система действительно перестала его узнавать.

Проблема тут в том, что современные системы распознавания лиц устроены не так прямолинейно, как может показаться.

Даже если сведения о человеке формально удалили из базы, его цифровой образ может всё равно остаться внутри уже обученной модели. То есть на бумаге данные вроде бы стерли, а на практике алгоритм всё ещё способен узнать этого человека.

Именно это и делает тему особенно чувствительной. С биометрией всё сложнее, чем с обычными персональными данными: пароль можно поменять, а лицо — нет. Если такие данные утекают, риски уже совсем другого уровня, потому что украденные цифровые слепки можно использовать для создания поддельных образов и обхода биометрической аутентификации.

 

В «Криптоните» утверждают, что их метод решает задачу не маскировкой и не косметическим удалением, а на уровне внутренней логики самой модели. Проще говоря, алгоритм перестаёт использовать сведения о конкретном человеке и больше не может его распознавать, при этом способность узнавать остальных людей сохраняется.

По словам разработчиков, на тестовых наборах данных технология показала заметное снижение эффективности распознавания именно тех лиц, которые нужно «забыть», — до 88%. При этом общая точность системы, как утверждается, осталась на прежнем уровне.

Практическое применение у такого подхода вполне очевидное. В первую очередь это системы видеонаблюдения с распознаванием лиц, СКУД и корпоративная безопасность. Например, технология может пригодиться для удаления биометрических данных уволенных сотрудников, когда компания обязана прекратить их обработку, но не хочет при этом заново переобучать всю систему с нуля.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru