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».

Квантовая сеть РЖД получила аттестат ФСТЭК и вышла на внешний рынок

Магистральная квантовая сеть РЖД прошла аттестацию ФСТЭК. Документ подтвердил, что инфраструктура соответствует требованиям к информационным системам второго класса защищенности. Для РЖД это не просто красивая бумага в рамке.

Теперь компания сможет оказывать услуги на базе квантовой сети сторонним организациям — от банков и промышленных предприятий до медицинских и транспортных компаний.

Главная ставка делается на защиту критически важных данных. Квантовые коммуникации позволяют обнаружить попытку перехвата ключей шифрования: вмешательство в канал меняет состояние передаваемых частиц и не остается незамеченным.

Поэтому технология особенно интересна владельцам объектов критической информационной инфраструктуры, которым обычного «сложного пароля» уже явно недостаточно.

В финансовой отрасли квантовые каналы уже обкатывают Банк России, Федеральное казначейство, Финансовый университет и крупнейшие банки. Потенциальными клиентами также называют нефтегазовые компании, промышленность, здравоохранение и транспорт.

В Минцифры считают, что технология уже достигла достаточно высокого уровня зрелости. Расширение квантовой сети до 2030 года включено в профильную дорожную карту и национальный проект «Экономика данных».

Получается, РЖД постепенно превращается не только в перевозчика пассажиров и грузов, но и в оператора защищенных цифровых магистралей. Рельсы остаются на месте, только теперь по ним условно поедут еще и квантовые ключи.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru