В Москве тестируют бесплатный ИИ-сервис защиты от кибермошенников

В Москве тестируют бесплатный ИИ-сервис защиты от кибермошенников

В Москве тестируют бесплатный ИИ-сервис защиты от кибермошенников

Московский Департамент информационных технологий (ДИТ) предлагает гражданам принять участие в тестировании нового ИИ-инструмента защиты от мошенников, созданного в рамках ИБ-проекта «Перезвони сам».

Специализированный телеграм-бот выполняет проверку текстовых и голосовых сообщений на наличие дипфейков и других признаков обмана. Доступ к нему предоставляется на безвозмездной основе.

«Мы создали бесплатный инструмент, который поможет проверить полученные сообщения, — заявила Валентина Шилина, руководитель проекта «Перезвони сам» столичного ДИТ. — Телеграм-бот анализирует присланные скриншоты переписки, текстовое или голосовое сообщение и помогает определить, есть ли в нем признаки мошенничества. Сервис работает с применением искусственного интеллекта, включая большие языковые модели и технологии оптического распознавания текста и речи».

Выявляя попытки мошенничества, ИИ-анализатор работает по таким сигналам, как эмоциональное давление, манипуляции, просьбы о предоставлении персональных данных или переводе денег. В текстах он также выискивает подозрительные ссылки, в аудиозаписях — признаки синтезированной речи.

По результатам анализа умный бот выводит процент вероятности обмана и основания для подозрений. Пользовательский ввод планируется использовать для обучения ИИ-модели с целью повышения эффективности и пополнения базы знаний о мошеннических схемах.

Новый сервис запущен в пилотном режиме до 27 февраля; получить доступ к телеграм-боту можно по прямой ссылке или с сайта «Перезвони сам». Проверки показали, что текстовые сообщения новый инструмент пока обрабатывает лучше, чем скриншоты документов и аудиофайлы.

 

Отзывы и замечания москвичей принимаются по телефону горячей линии и через форму обратной связи и будут учтены при доработке ИИ-сервиса. Согласно планам, он должен заработать в полном объеме весной.

Московская новинка — далеко не первый ИИ-инструмент киберзащиты, созданный в России. Так, в начале прошлого года была обнародована разработка Кубанского государственного технического университета: Python-софт, использующий ИИ для выявления мошенников в чатах мессенджеров.

А в ноябре стало известно, что ИИ помог российским киберкопам найти и задержать участника группы телефонных мошенников, действовавших на территории Ростовской области.

В России разработали способ удалить свой биометрический след

В ИТ-компании «Криптонит» (входит в «ИКС Холдинг») разработали метод, который позволяет выборочно удалять цифровые образы людей из систем распознавания лиц. Если совсем просто, речь идёт о технологии, которая должна помочь реализовать право человека отозвать согласие на обработку своей биометрии — так, чтобы система действительно перестала его узнавать.

Проблема тут в том, что современные системы распознавания лиц устроены не так прямолинейно, как может показаться.

Даже если сведения о человеке формально удалили из базы, его цифровой образ может всё равно остаться внутри уже обученной модели. То есть на бумаге данные вроде бы стерли, а на практике алгоритм всё ещё способен узнать этого человека.

Именно это и делает тему особенно чувствительной. С биометрией всё сложнее, чем с обычными персональными данными: пароль можно поменять, а лицо — нет. Если такие данные утекают, риски уже совсем другого уровня, потому что украденные цифровые слепки можно использовать для создания поддельных образов и обхода биометрической аутентификации.

 

В «Криптоните» утверждают, что их метод решает задачу не маскировкой и не косметическим удалением, а на уровне внутренней логики самой модели. Проще говоря, алгоритм перестаёт использовать сведения о конкретном человеке и больше не может его распознавать, при этом способность узнавать остальных людей сохраняется.

По словам разработчиков, на тестовых наборах данных технология показала заметное снижение эффективности распознавания именно тех лиц, которые нужно «забыть», — до 88%. При этом общая точность системы, как утверждается, осталась на прежнем уровне.

Практическое применение у такого подхода вполне очевидное. В первую очередь это системы видеонаблюдения с распознаванием лиц, СКУД и корпоративная безопасность. Например, технология может пригодиться для удаления биометрических данных уволенных сотрудников, когда компания обязана прекратить их обработку, но не хочет при этом заново переобучать всю систему с нуля.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru