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.

ГК Солар запатентовала технологию выявления ботов на уровне HTTPS

ГК «Солар» получила патент на технологию, которая помогает автоматически отличать опасные бот-запросы от действий реальных пользователей ещё на этапе подключения к веб-серверу. Патент был выдан Роспатентом 27 ноября 2025 года. Речь идёт о механизме анализа HTTPS-соединений, который оценивает вероятность того, что запрос был отправлен ботом.

В основе разработки — математическая модель, обученная на статистике поведения легитимных пользователей и автоматических скриптов. Если система считает запрос подозрительным, пользователю предлагается пройти дополнительную проверку. Если нет — соединение устанавливается без задержек.

Подход позволяет отсеивать нежелательную активность до загрузки страницы, не перегружая сайт и не мешая реальным посетителям. Это особенно актуально для интернет-магазинов и других онлайн-ресурсов малого и среднего бизнеса, где даже кратковременные сбои могут напрямую отражаться на выручке.

По оценке разработчиков, технология помогает бороться сразу с несколькими распространёнными проблемами. Среди них — автоматизированный сбор данных, когда боты массово выгружают информацию о товарах и ценах, искажают аналитику и создают почву для мошенничества. Также система позволяет выявлять накрутку кликов и просмотров, автоматические переборы логинов и паролей, разведку перед атаками и попытки перегрузить сайт бот-DDoS-трафиком.

Как поясняют в «Соларе», ключевая идея заключалась в том, чтобы анализировать не содержимое запроса, а его технические параметры, характерные именно для автоматических инструментов. Такой подход остаётся эффективным даже в условиях, когда боты всё лучше маскируются под поведение обычных пользователей.

По словам директора продукта Solar Space Артёма Избаенкова, сегодня на ботов приходится уже более половины мирового интернет-трафика, и значительная часть этой активности связана с вредоносными сценариями. Использование нейросетевой модели позволяет снизить влияние человеческого фактора и повысить точность фильтрации.

Руководитель направления развития облачных технологий ГК «Солар» Дмитрий Лукин отмечает, что разработка выросла из практических задач защиты заказчиков. Основной целью было научиться отсеивать замаскированных ботов на самом раннем этапе, ещё до обработки запроса веб-приложением. После тестирования и доработки модель легла в основу патентованного решения.

В компании добавляют, что технология уже применяется в линейке решений Solar Space — как в облачном формате, так и в развёртываниях on-premise.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru