В России написали софт, выявляющий с помощью ИИ мошенников в чатах

В России написали софт, выявляющий с помощью ИИ мошенников в чатах

В России написали софт, выявляющий с помощью ИИ мошенников в чатах

Специалисты Кубанского государственного технического университета написали на Python софт, который поможет распознать мошенников в чатах мессенджеров. Для детектирования злонамеренной активности инструмент использует ИИ.

Как отметил в беседе с «Известиями» один из разработчиков, софт каждые 15 секунд делает скриншот рабочего окна и вычленяет текст на экране.

Затем искусственный интеллект отличает сообщения спамеров от безобидных посланий: если владелец устройства получил потенциально опасное сообщение, программа выведет соответствующее предупреждение.

Более того, софт разбивает вредоносные послания по категориям. Это может быть спам, фишинг или «социальная инженерия».

По словам разработчиков, ИИ обучали на распространённых уловках мошенников, которые, например, предлагают работу на маркетплейсах и т. п. Алгоритм в состоянии распознать методы выуживания данных банковских карт и другой информации.

Базовую версию софта можно будет скачать бесплатно, однако за дополнительные функции придётся платить, предупреждают девелоперы. Ожидается, что бета-версия выйдет во втором квартале 2024 года, а стабильный релиз — в 2026-м.

Подпишитесь на новости

Квантовая случайность дала сбой: ИИ может найти подсказки для взлома

Квантовая физика умеет создавать настоящую случайность, но инженеры всё ещё способны её испортить. Генератор может успешно пройти статистические тесты и при этом выдавать атакующему достаточно подсказок, чтобы тот попробовал предсказать следующие числа.

Европейский институт телекоммуникационных стандартов выпустил руководство ETSI TR 104 171 по разработке и оценке квантовых генераторов случайных чисел — QRNG.

Такие устройства измеряют квантовый процесс, обрабатывают полученные данные и передают случайные значения криптографическим системам для создания ключей и выполнения других защитных операций.

Проблема в том, что безопасность зависит не только от квантового источника. Датчики, блоки питания, сигнальные процессоры и алгоритмы обработки способны добавлять шум, часть которого может оказаться предсказуемой.


ETSI предупреждает, что системы искусственного интеллекта могут помочь злоумышленникам анализировать большие объёмы данных и находить такие закономерности.

Ещё одним источником подсказок способны стать изменения энергопотребления и электромагнитное излучение устройства. Связав побочные сигналы с выдаваемыми числами, атакующий теоретически сможет ослабить защищённую ими криптографию.

Авторы отчёта предлагают применять принцип нулевого доверия к энтропии (entropy zero trust). Производителям и операторам следует проверять квантовый источник, контролировать обработку данных, постоянно искать аномалии, защищать оборудование от вмешательства и шифровать каналы доставки чисел приложениям.

Для расследования сбоев рекомендуется записывать время генерации, версию работающего ПО и происхождение выходных данных. В многопользовательских системах потоки разных клиентов должны быть изолированы.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru