МТС планирует улучшить сервис с помощью технологий интернета поведения

МТС планирует улучшить сервис с помощью технологий интернета поведения

МТС планирует улучшить сервис с помощью технологий интернета поведения

В компании МТС ведется работа над внедрением технологий IoB (Internet of behaviors, интернет поведения), позволяющих предельно кастомизировать продукты и услуги и снизить расходы на маркетинг. Как выяснил РБК, провайдер уже запустил пилотные проекты по оценке эффективности видеорекламы и созданию роликов, способных предвосхитить намерения потребителя.

Системы IoB проводят сбор и анализ пользовательских данных из различных источников: с носимых личных устройств, имплантированных чипов, из систем распознавания лиц и геолокаций, со страниц в соцсетях. Собранная информация трактуется с точки зрения психологии и может использоваться для воздействия на поведение людей.

В прогнозе на 2021 год компания Gartner назвала IoB одной из девяти наиболее перспективных технологических тенденций. Специалисты также отметили ценные качества «интернета поведения» для бизнеса:

  • минимизация расходов на маркетинг и рекламу, притом без риска снижения прибыли;
  • максимальная кастомизация продуктов и услуг с малыми трудозатратами;
  • гибкое ценообразование, не ущемляющее интересов продавца и покупателя;
  • упрощение задач по оптимизации работы персонала и повышению эффективности рабочих процессов.

По данным РБК, технологии IoB уже используют в рекламных кампаниях Google, YouTube и Facebook (принадлежит компании Meta Platforms, признанной экстремистской и запрещенной в России). Компания Uber применяет IoB для отслеживания поведенческих параметров пассажиров и водителей, это помогает перевозчику повысить качество сервиса.

Проекты, связанные с «интернетом поведения», имеются также у Сбербанка; там уже установили, что новый подход позволяет повысить отклик на предложения на 30%, а удовлетворенность клиентов — на 8%. Из действующих в России телеоператоров с IoB экспериментирует Tele2: абонентам начали предлагать персонализированный роуминг еще до прибытия в место назначения, а также пытаются обеспечить максимальное качество связи в зонах, важных для клиента (в его доме, офисе).

Аналогичные проекты запущены и в МТС, об этом журналистам сообщил директор компании по направлению AdTech Big Data Михаил Степнов. Один из таких пилотов, по его словам, нацелен на повышение эффективности рекламных роликов и выработку рекомендаций для клиентов «МТС Маркетолога».

Провайдер также рассматривает возможности использования IoB для персонализации коммуникаций с клиентами, совершенствования рекомендательной модели онлайн-кинотеатра Kion и других целей. В компании признают, что напрямую заработать на этой технологии не удастся, но надеются с ее помощью улучшить продукты и услуги и в итоге получить экономический эффект.

По оценке Precedence Research, в 2021 году объем мирового рынка IoB составил $391,5 млрд, а в 2030-м может достичь $2,144 триллиона. Применение новой технологии пока ограничено такими сферами, как рекламные кампании, цифровой маркетинг, доставка контента и продвижение брендов.

Однако новые цифровые технологии создают и новые вызовы: эксперты предупреждают о связанных с IoB проблемах безопасности данных, приватности и этики. В своем комментарии для РБК представитель МТС отметил, что эффект от внедрения «интернета поведения» будет лишь при обработке персонализированных данных, а для этого нужно заручиться согласием их владельца. При этом значительно возрастут требования к кибербезопасности.

Отсутствие регулирования в этой области может привести к массовым злоупотреблениям, существующие законы тоже придется корректировать. В России, например, штрафы за утечки сейчас незначительны, хотя с весны прошлого года в правительстве обсуждается законопроект, вводящий оборотные штрафы за такое правонарушение — по последним данным, до 500 млн рублей.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

В PT Sandbox внедрили ML-модель для поиска скрытых киберугроз

В PT Sandbox появилась новая модель машинного обучения, которая помогает выявлять неизвестные и скрытые вредоносные программы. Песочница анализирует поведение программ по сетевой активности и может заметить угрозы, которые не удаётся поймать обычными методами.

Разработчики отмечают, что один из самых надёжных способов обнаружить зловред — это изучение подозрительных следов в сетевом трафике.

Новая ML-модель как раз обучена отличать «чистые» данные от вредоносных, разбирая пакеты и фиксируя нетипичные признаки поведения.

За последние полгода в песочницу добавили сотни новых правил и сигнатур для анализа трафика, что позволило расширить набор инструментов для поиска программ-вымогателей и атак нулевого дня.

Ещё одно заметное нововведение — проверка QR-кодов. Согласно исследованию, почти половина писем с QR-ссылками содержит зловред или спам. Теперь система может извлекать такие ссылки из писем и вложений и анализировать их на предмет угроз.

Появилась и дополнительная гибкость для специалистов по безопасности: можно писать собственные YARA-правила, настраивать очередь проверки и задавать приоритеты анализа в зависимости от источника или типа файла.

Кроме того, PT Sandbox научилась работать с S3-совместимыми облачными и локальными хранилищами — это позволяет проверять безопасность загружаемых данных вроде кода, изображений или архивов.

И наконец, через веб-интерфейс теперь можно вручную запускать поведенческий анализ отдельных файлов. Это даёт возможность глубже исследовать подозрительные объекты и быстрее реагировать на потенциальные атаки.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru