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.

Head Mare использует цепочку бэкдоров в атаках на компании РФ и Беларуси

Кибергруппа Head Mare снова напомнила о себе — и на этот раз с обновлённым арсеналом. По данным «Лаборатории Касперского», летом 2025 года они провели новую волну атак на российские и белорусские компании.

Главное отличие от мартовских кампаний — теперь злоумышленники не ограничиваются одним бэкдором, а устанавливают целую цепочку.

В ход идут PhantomRemote, PhantomCSLoader и PhantomSAgent. Иногда к этому добавляются и SSH-туннели, чтобы закрепиться в инфраструктуре и держать удалённый доступ под рукой. По сути, логика проста: если один инструмент заметят и удалят, остальные останутся работать.

 

Атака по-прежнему стартует со стандартного сценария — рассылки писем с вредоносным вложением. В этот раз это был PhantomRemote, через который можно выполнять команды на заражённой машине.

Дальше в систему подтягиваются дополнительные компоненты — PhantomCSLoader и PhantomSAgent. Они написаны на разных языках, похожи по принципу связи с командным сервером, но отличаются внутренними механизмами. Такая комбинация усложняет задачу защитникам.

Хорошая новость в том, что продукты «Лаборатории Касперского» детектируют всю эту цепочку и способны блокировать атаки Head Mare.

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