В России создали Android-приложение, распознающее телефонного мошенника

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».

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

Флант выпустил первую версию платформы виртуализации на Kubernetes

Компания «Флант» выпустила первую стабильную версию Deckhouse Virtualization Platform (DVP) — российской платформы виртуализации на базе Kubernetes. Она позволяет запускать и управлять в одной среде как виртуальными машинами, так и контейнерами. Сейчас продукт проходит завершающую стадию сертификации в ФСТЭК России.

В DVP виртуальные машины управляются так же, как и контейнеры, через единый API Kubernetes.

Это упрощает администрирование и позволяет применять одни и те же политики безопасности, использовать единый мониторинг и сетевые настройки. Кроме того, есть веб-интерфейс для администраторов и пользователей.

Появление платформы совпало с окончанием срока поддержки VMware vSphere 7 — одной из самых распространённых в России систем виртуализации. Это повышает интерес к российским решениям. В современных инфраструктурах требуется не только классическая виртуализация, но и интеграция с контейнерными технологиями, и именно на это сделан акцент в DVP.

Платформа поддерживает до 1000 серверов и 50 000 виртуальных машин, может работать в закрытых контурах без интернета и совместима с отечественными ОС. Она подходит для миграции с устаревших систем, работы с гибридными нагрузками и постепенного перехода от монолитных приложений к микросервисам.

В DVP реализованы встроенный мониторинг на базе Grafana и переработанной версии Prometheus, сканирование образов на уязвимости, микросегментация сети через Cilium, поддержка мультитенантности и ролевая модель доступа. Есть интеграция с системами хранения данных и собственное программно-определяемое хранилище.

Одно из направлений развития связано с сотрудничеством с Postgres Pro. Совместно создано решение для управления жизненным циклом баз данных PostgreSQL — с автоматизацией развёртывания, обновлений, резервного копирования и масштабирования.

Deckhouse Virtualization Platform включена в Единый реестр российского ПО. Платформа регулярно обновляется, а её возможности уже используются в проектах партнёров — в том числе для миграции с VMware и запуска гибридных приложений.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru