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».

Amazon вычислила северокорейского засланца по задержке клавиатуры

Amazon рассказала о необычном случае: корпорации удалось выявить северокорейского «лжесотрудника», который работал в компании под видом удалённого системного администратора из США. Подозрения у службы безопасности вызвала задержка нажатий клавиш. Как выяснили специалисты Amazon, обычный удалённый сотрудник из США передаёт данные о нажатиях клавиш с задержкой в десятки миллисекунд.

В этом же случае лаг превышал 110 миллисекунд — слишком много для локальной работы. Проверка показала, что ноутбук, выданный «сотруднику», фактически управлялся удалённо, а доступ к нему имели операторы из КНДР.

Об этом рассказал Bloomberg со ссылкой на директора по безопасности Amazon Стивена Шмидта. По его словам, компания активно отслеживает попытки проникновения северокорейских ИТ-специалистов в американские корпорации — и именно благодаря такому проактивному подходу инцидент удалось быстро выявить.

«Если бы мы не искали таких работников целенаправленно, мы бы их не нашли», — отметил Шмидт.

По данным Amazon, с апреля 2024 года компания предотвратила более 1 800 попыток трудоустройства выходцев из КНДР под чужими личностями. Более того, число таких попыток продолжает расти — примерно на 27% квартал к кварталу. Цель подобных схем — зарабатывать валюту для Северной Кореи, а иногда и заниматься шпионажем или саботажем.

В этом конкретном случае выяснилось, что ноутбук физически находился в Аризоне, а помогала схеме гражданка США. Ранее в этом году она была приговорена к нескольким годам тюрьмы за содействие северокорейским «лжесотрудникам».

Помимо технических аномалий, злоумышленников часто выдают и мелочи в общении — неестественное использование американских идиом, ошибки с артиклями и странные формулировки на английском.

В Amazon подчёркивают, что подобные случаи — лишь верхушка айсберга. Помимо КНДР, попытки скрытого проникновения в западные компании приписывают и другим государствам. И если организации не ищут такие угрозы сознательно, есть риск, что они просто останутся незамеченными.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru