В России создали Android-приложение, распознающее телефонного мошенника

В России создали Android-приложение, распознающее телефонного мошенника

Новое приложение, способное отличить телефонного мошенника в самом начале разговора и предупредить о потенциально опасном звонке пользователя, — разработка российских программистов. Основной целевой аудиторией этой системы являются клиенты кредитных организаций и пользователи банковских продуктов.

Всего девелоперы представили три компонента. Помимо вышеописанного противодействия телефонным мошенникам, разработчики предлагают аналогичный сервис для контроля переписки гражданина с мошенником в социальных сетях, а также функцию распознавания фишинговых сайтов.

Нынешние условия, в которых приходится мириться с растущей долей мошенничества среди всех киберпреступлений, давно требуют какого-нибудь радикального решения. Например, по словам зампреда правления Сбербанка Станислава Кузнецова, в 2020 доля телефонного мошенничества от всех киберпреступлений составила 97%.

На сегодняшний день наши разработчики предлагают Android-приложение, которое после установки на устройстве будет перехватывать все звонки. Записанный софтом разговор отправляется на сервер, а там уже аудио преобразуется в текст.

Далее в ход вступает искусственный интеллект, анализирующий полученный текст и тему разговора. Если в диалоге присутствуют семейные дела или, например, погода, алгоритмы прекращают анализ записи.

Если же собеседник упоминает банки, счета, финансовые институты, начинается более глубокий анализ. На этом этапе ИИ пробует найти признаки, характерные для общения с мошенником.

«Чтобы научить нейронную сеть отличать диалог со злоумышленником, мы взяли два типа разговоров — безобидные и мошеннические. Для добавления в базу последних мы находим злоумышленников в Сети и записываем общение с ними», — объяснил «Известиям» один из разработчиков системы.

Специалисты даже специально отбирают разные виды мошенничества и схемы беседы. Именно так нейронную сеть учат обращать внимание на определённые слова.

Эксперт GIS, заместитель генерального директора — технический директор компании «Газинформсервис» Николай Нашивочников прокомментировал новую российскую разработку для борьбы с киберпреступниками:

«Успешная реализация такой разработки потребует больших денег и по-хорошему более глубокой проработки сценариев использования и архитектуры.

В целом методы машинного обучения применяются для указанных задач почти 10 лет. Особых прорывов пока не было, хотя это, безусловно, перспективные технологии. Отмечу отличие от user behavior (поведенческой аналитики). Коллеги используют машинное обучение с учителем, т.е. "тренируют" машину на обучающих выборках эффективно относить текущий набор текстовых данных к одному из двух классов: нормальный или зловредный. В user behavior основная фича — в построении нормального (базового) профиля поведения сущности и оценки отклонения от него. Существенное отклонение от профиля помечается как потенциальная атака. При этом используют в основном машинное обучение без учителя».

Anti-Malware TelegramПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

Роскомнадзор готовится запустить ИИ-систему поиска запрещённого контента

Роскомнадзор в скором времени может запустить усовершенствованную систему поиска незаконного контента в Сети, в основу которой ляжет искусственный интеллект (ИИ). Система, получившая имя «Окулус», должна повысить эффективность обнаружения экстремистских и порнографических материалов в изображениях и видео.

Разработкой «Окулус» будет заниматься Главный радиочастотный центр (ГРЧЦ), который в настоящее время подведомственен РКН. Эксперты же опасаются, что введение систему в эксплуатацию может замедлить работу веб-ресурсов.

Согласно информации, которую сотрудники издания «КоммерсантЪ» нашли на портале госзакупок, «Окулус» планируют запустить в 2022 году. Стоимость опубликованного ГРЧЦ тендера на разработку технического задания составила 15 миллионов рублей.

Системе доверят задачу выявления следующего контента: пропаганда наркотиков, порнография, экстремистские материалы, призывы к самоубийству и массовым беспорядкам. Ранее этот поиск в изображениях и видеозаписях происходил вручную, а в следующем году этим уже будет заниматься «Окулус». Ожидается, что работы завершат до 17 декабря.

Аналитики считают, что контент в текстовом виде значительно уступает фото- и видеоматериалам по воздействию на сознание пользователей Сети. Поэтому «Окулус» будет решать проблему постинга противоправных изображений и видеозаписей, которые могут потенциально навредить подросткам.

Anti-Malware TelegramПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru