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.

Подпишитесь на новости

Не просто стойка с GPU: в России собрали ПАК для корпоративного ИИ

«Лаборатория Числитель» и «Информзащита» представили программно-аппаратный комплекс, который должен помочь крупным компаниям перейти от вечных ИИ-пилотов к нормальной промышленной эксплуатации моделей. Решение анонсировали на форуме TNF-2026.

В основе ПАК — высокопроизводительный ML-кластер и российская платформа контейнеризации «Штурвал». Но создатели подчёркивают: это не очередная дорогая стойка с GPU, на которой каждый проект приходится собирать руками.

Комплекс превращает вычислительные мощности в единый управляемый ресурс. ML-специалист запускает задачу, а платформа сама выделяет CPU и GPU, поднимает нужное окружение, подключает хранилище, запускает обучение и масштабирует нагрузку. Для автоматизации используются Kubernetes и инструменты MLOps, включая Kubeflow, MLflow и model serving.

Архитектура состоит из четырёх уровней: аппаратной инфраструктуры, платформы «Штурвал», MLOps-стека и прикладных ИИ-сервисов — от прогнозирования и аналитики до корпоративных ассистентов. Вокруг ядра работают IAM/SSO, объектное хранилище, реестр образов, CI/CD, мониторинг и аудит.

Заказчики получают единый пул вычислительных ресурсов, изоляцию проектов, централизованное управление доступами и полный жизненный цикл моделей — от эксперимента до публикации и обновления. При этом ML-инструменты не лезут напрямую в железо, а получают инфраструктуру как сервис.

Как сообщается в публикации о проекте, архитектура уже прошла промышленную эксплуатацию у крупного государственного заказчика.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru