В Петербурге создали нейросеть по отслеживанию подозрительных транзакций

В Петербурге создали нейросеть по отслеживанию подозрительных транзакций

В Петербурге создали нейросеть по отслеживанию подозрительных транзакций

Ученые из Санкт-Петербурга настроили нейросеть на борьбу с мошенничеством в интернете. Она способна отличать подозрительные транзакции от безопасных и отсеивать мошенников, уверяют разработчики.

О новой модели ИИ в кибербезопасности ТАСС рассказали в Санкт-Петербургском политехническом университете Петра Великого (СПбПУ). Речь о модели графовой нейросети (графы — структуры данных, представляющие собой сети с парными связями внутри).

При обучении нейросети дополнительно учитывалась идентификационная информация: номер банковской карты, данные об отправителе и получателе, тип “пластика”, характеристики устройства, с помощью которого была совершена транзакция, и другое.

“Во время экспериментальных испытаний модель показала свой высокий потенциал", — говорится в сообщении ученых.

Особенность новой модели в том, что она уделяет внимание определенным закономерностям, по которым можно распознать противоправные действия, добавляют разработчики.

"Если человек открыл счет в банке полгода назад и за этот период времени средняя сумма транзакций за день составляла 1 тыс, рублей, после чего в один день он получил денежные переводы в сумме 30 тыс. рублей, вероятность того, что нейронная сеть отнесет этого человека к классу мошенников, возрастет", — приводит в пример пресс-служба Политеха слова доктора технических наук, профессора Института кибербезопасности и защиты информации СПбПУ Дарьи Лавровой.

Создатели новой модели нейросети уверены, что их разработку уже сейчас можно использовать на первой линии защиты от интернет-мошенничества.

Но технические методы все равно не способны полностью защитить от обмана, так как самое уязвимое звено — не компьютер, а человек, заключают ученые.

Добавим, накануне в “Лаборатории Касперского” рассказали о проверке ChatGPT на умение распознавать фишинговые ссылки. Выяснилось, что нейросеть знает признаки риска, хорошо определяет атакуемые организации, но склонна видеть опасность там, где ее нет.

Подпишитесь на новости

Yandex B2B Tech объединила полнотекстовый и векторный поиск в одном запросе

Найти точный номер документа и одновременно разобраться, что пользователь имел в виду, — теперь обе задачи можно решать в YDB. Yandex B2B Tech добавила в базу данных гибридный поиск, объединяющий полнотекстовый и векторный подходы.

Как объясняют разработчики в блоге YDB, два вида поиска дополняют друг друга.

Например, в запросе о выплате по страховке номер полиса нужно найти точно, а описание страхового случая — сопоставить по смыслу, даже если в документах использованы другие формулировки.

Полнотекстовый поиск отвечает за слова, названия и коды, векторный — за смысловую близость. YDB объединяет результаты и ранжирует их внутри одного SQL-запроса.

Практический бонус для компаний: данные остаются в одной базе. Для такого сценария не нужно отдельно поддерживать поисковый движок и векторную базу, а затем следить, чтобы информация между ними не разъехалась. Индексы обновляются вместе с данными в рамках одной транзакции.

Технология рассчитана на чат-ботов, рекомендательные сервисы и ИИ-ассистентов, которым мало простого совпадения слов. Особенно когда приходится искать по технической информации, где точный код детали и человеческое описание проблемы одинаково важны.

Гибридный поиск доступен в корпоративной версии YDB 26.3 для развёртывания на собственной инфраструктуре и в облачном Managed Service for YDB.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru