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.

Эксперты: за год число вредоносных opensource-компонентов возросло в 11 раз

В 2025 году в компании CodeScoring зарегистрировали 457 тыс. вредоносных библиотек с открытым исходным кодом — в 11 раз больше, чем в предыдущем году. Зафиксировано также 14 тыс. новых уязвимостей в таких компонентах.

По словам специалистов, сохраняют актуальность и более ранние неприятные находки — к примеру, RCE-уязвимость Log4Shell, которая все еще присутствует в 15 тыс. сторонних библиотек. Публикация подобных пакетов грозит атаками на цепочку поставок.

В уходящем году также зафиксировано появление новой, еще более опасной угрозы — самоходного червя Shai Hulud, способного создавать новые репозитории и воровать конфиденциальные данные с CI/CD-платформ.

В связи с бурным ростом популярности ИИ объявился новый вектор атаки — slopsquatting: злоумышленники начали использовать склонность больших языковых моделей (БЯМ, LLM) к галлюцинациям для внедрения в легитимные проекты небезопасного кода.

Из-за этой особенности умный помощник по разработке может ошибиться и вместо легитимной библиотеки предложить для использования вредоносную со схожим названием. По данным CodeScoring, в России ИИ-ассистентов применяют 30% разработчиков, и потенциально опасные галлюцинации происходят у LLM в 20% случаев.

Чтобы защититься от атак на цепочку поставок, эксперты советуют вести тщательный учет компонентов, используемых для сборки софта, при установке библиотек выставлять запрет на исполнение скриптов, а также следовать стандарту ГОСТ Р 56939-2024 и активнее внедрять технологии безопасной разработки.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru