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.

РТ Х: в России представили новый облачный сервис для отражения кибератак

Компания Positive Technologies представила новый облачный сервис под названием РТ Х — платформу для мониторинга безопасности и реагирования на кибератаки. РТ Х предназначен для организаций, которым нужно быстро усилить защиту без развёртывания собственного SOC и покупки новых продуктов для ИБ.

РТ Х работает круглосуточно и сочетает автоматический анализ с участием специалистов компании. По сути, это комплексный сервис, который помогает обнаруживать и предотвращать кибератаки в режиме реального времени.

В Positive Technologies отмечают, что создание собственной службы кибербезопасности обычно требует больших затрат и времени. Новая платформа, по словам управляющего директора компании Алексея Новикова, должна упростить этот процесс и дать компаниям возможность оперативно снизить риски.

Особенность РТ Х в том, что его эффективность можно проверить на практике — в ходе кибериспытаний на платформе Standoff Bug Bounty. Если независимым исследователям удастся успешно провести атаку, Positive Technologies обязуется выплатить вознаграждение. Перед испытаниями клиент получает рекомендации по базовым мерам защиты — так называемому «киберминимуму».

Решение может быть полезно как компаниям, недавно пережившим кибератаку, так и тем, кто только выстраивает систему информационной безопасности. Для крупных организаций с уже работающими SOC РТ Х может служить дополнительным инструментом проверки надёжности защиты.

Платформа использует технологии машинного обучения, систему поведенческого анализа сетевого трафика PT NAD, песочницу PT Sandbox, решения для управления уязвимостями MaxPatrol VM, мониторинга событий и реагирования на инциденты MaxPatrol SIEM, а также агент MaxPatrol EDR для защиты конечных устройств.

РТ Х доступна в двух вариантах: Base и Pro. Первая рассчитана на отражение типовых атак и ошибок конфигураций, вторая — на противодействие более сложным угрозам, включая действия опытных киберпреступников и хактивистов.

По данным исследования консалтинговой компании «Б1», российский рынок информационной безопасности в 2024 году достиг примерно 300 млрд рублей, увеличившись на 56% за два года.

Россия при этом остаётся одной из главных целей для кибератак: с середины 2024 года по осень 2025-го на неё пришлось до 16% всех успешных атак в мире. Эксперты ожидают, что к концу года число инцидентов вырастет ещё на 20–45%.

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