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».

Подпишитесь на новости

Такси для россиян: на линию выпускают водителей без прав, с левыми учётками

За двумя нажатиями в приложении может скрываться цепочка из пяти компаний, а кто отвечает за водителя и пассажира — попробуй разберись. Российский рынок такси оброс серыми посредниками, через которых на линию выходят люди с поддельными аккаунтами, без необходимого стажа и даже без российских водительских прав.

Как выяснили «Известия», между агрегатором и таксистом могут находиться диспетчерские, автопарки, ИП и так называемые подключашки.

Последние обещают оформить доступ к сервису за несколько дней, иногда требуя от кандидата только селфи и аванс. Готовый аккаунт водителя можно купить в интернете за 3-7 тыс. рублей.

Показательным стал случай в Одинцове, где таксист отказался везти ветерана СВО с инвалидностью. Поддержка предложила промокод на 100 рублей, водителя позднее депортировали, а проверка обнаружила настоящий корпоративный лабиринт.


Машина принадлежала одной фирме, к агрегатору была подключена через ИП, не числившееся в реестре перевозчиков, а сам водитель официально сотрудником посредника не являлся.

По данным материала, в реестре ФГИС «Такси» находится более 900 тыс. автомобилей, при этом свыше 1,5 млн водителей могут работать в серой зоне. Ежедневно россияне совершают около 10 млн поездок на такси.

Цена такой юридической матрёшки измеряется не только нервами. В 2025 году произошло более 3,1 тыс. ДТП с участием такси: погибли 143 человека, ещё свыше 3,8 тыс. пострадали. При этом суды по-разному определяют виновного: где-то отвечает агрегатор, где-то автопарк, а иногда — только водитель.

Эксперты предлагают закрепить за агрегаторами статус перевозчиков, обязать их проверять машины и водителей и установить солидарную ответственность.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru