Австралийские ученые натравили ИИ-бот на телефонных мошенников

Австралийские ученые натравили ИИ-бот на телефонных мошенников

Австралийские ученые натравили ИИ-бот на телефонных мошенников

Голосовой чат-бот Apate, созданный в Университете Маккуори (Сидней), обучен отвечать на звонки мошенников и удерживать их на линии, заставляя попусту тратить время. Начинающий пранкер использует ИИ-технологии и уже проявил себя как находчивый собеседник.

Идея запустить такой проект возникла у его нынешнего руководителя, когда тот за обедом минут сорок развлекался и смешил детей, ответив на мошеннический звонок. Профессор решил, что процесс можно автоматизировать с помощью современных технологий, таких как обработка естественного языка и клонирование голоса средствами ИИ.

Свою языковую модель исследователи обучали на разноязычных диалогах с мошенниками, взятых из реальной жизни: расшифровках телефонных разговоров, переписках по имейл и в социальных сетях. Тестирование проводилось на настоящих звонках мошенников; чтобы их спровоцировать, были куплены несколько телефонных номеров, которые затем щедро публиковались в Сети.

Конечная цель проекта — пустыми разговорами удержать собеседника на линии в течение 40 минут; этого времени, по мнению участников проекта, достаточно, чтобы сделать скам-звонки нерентабельными. В настоящее время чат-бот Apate способен вести лишь пятиминутные диалоги, однако при этом он не теряется, когда задают вопросы, на которые его не натаскивали.

Университетские исследователи считают, что их детище способно дать достойный отпор мошенникам, которые тоже начали применять ИИ-технологии, создавая убедительные аудиоклоны и дипфейки. Ученые подали заявку на патент и ведут коммерческие переговоры с телеком-провайдерами.

 

По данным Банка России, в 2022 году кибермошенники украли у граждан более 14 млрд рублей. В минувшем квартале ущерб от их действий составил 4,5 млрд рублей, при этом доля россиян, столкнувшихся с подозрительными звонками, согласно Kaspersky, увеличилась до 29%. В настоящее время россияне получают до 8,6 млн мошеннических звонков в сутки.

Для борьбы с телефонным мошенничеством в конце прошлого года в России была запущена единая платформа верификации «Антифрод»; за неполных четыре месяца с ее помощью было пресечено свыше 135 млн попыток развода.

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