Сбер представил Ауру, ИИ-систему противодействия телефонным мошенникам

Сбер представил Ауру, ИИ-систему противодействия телефонным мошенникам

Сбер представил Ауру, ИИ-систему противодействия телефонным мошенникам

Специалисты Сбера разработали новое решение, помогающее защитить пользователей от телефонного мошенничества. Технология получила имя «Аура», её представили на форуме «Лидеры цифрового развития».

Как пояснили в Сбере, в основе «Ауры» лежат технологии искусственного интеллекта (ИИ) — например, современная модель глубокого обучения, которая тренировалась на тысячах разговоров с настоящими телефонными мошенниками.

Пользователи СберМобайл уже могут оценить работу «Ауры», которая теперь выходит в экосистему Сбера. Телефонные вызовы абонентов будет изучать искусственный интеллект, который сразу же оповестит пользователей о возможном мошенничестве, если распознаёт злоумышленников:

«Внимание! Вероятно, данный звонок является мошенническим».

«Ауру» также обучали на основе базы данных кибербезопасности Сбера, а в будущем система будет совершенствоваться за счёт анализа новых звонков. В пилотном проекте «Аура» продемонстрировала 80-процентную точность выявления мошеннических звонков. Ложноположительные срабатывания составили менее одного процента.

Cloud.ru представила фильтр, скрывающий конфиденциальные данные от ИИ

На конференции GoCloud 2026 компания Cloud.ru анонсировала Guardrails Filter — инструмент для более безопасной работы с генеративным ИИ. Его задача довольно понятная: не дать конфиденциальным данным случайно утечь в большую языковую модель.

Схема работы выглядит так: сервис проверяет текст запроса, ищет в нём конфиденциальные данные — например, персональные сведения, банковские реквизиты, API-ключи и другие секреты, — затем маскирует их и только после этого отправляет обезличенный запрос в модель. Когда модель возвращает ответ, система подставляет реальные значения обратно.

Иначе говоря, пользователь получает нормальный результат, но сами чувствительные данные не уходят за пределы корпоративного контура в исходном виде.

Сейчас инструмент рассчитан на работу с моделями из сервиса Cloud.ru Foundation Models. В этой платформе доступно более 20 моделей разных типов, включая text-to-text, audio-to-text и image-text-to-text. При этом Cloud.ru отдельно уточняет, что механизм фильтрации будет доступен и в формате on-premise, то есть для установки на стороне самого заказчика.

Появление такого инструмента хорошо вписывается в общий тренд: компании всё активнее используют генеративный ИИ, но тема утечек данных остаётся одной из главных причин, почему внедрение идёт не так быстро, как хотелось бы. Особенно это чувствительно для отраслей, где много персональной и служебной информации, — например, для здравоохранения, ретейла и госсектора.

Кроме того, Cloud.ru сообщила, что добавила в Foundation Models LLM-модель российской компании HiveTrace с Guardrails-механизмом. По заявлению компании, такая модель должна лучше справляться с рисками вроде промпт-инъекций, утечки системных инструкций и некорректной обработки выходных данных.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru