Мошенники под видом соцопросов собирают данные для дипфейков

Мошенники под видом соцопросов собирают данные для дипфейков

Мошенники под видом соцопросов собирают данные для дипфейков

Одной из целей массовых телефонных опросов от имени различных исследовательских организаций и центров социологии становится сбор голосовых образцов для создания дипфейков.

Об этом РИА Новости рассказала заместитель директора по продуктам VisionLabs Татьяна Дешкина.

По её словам, чтобы создать качественную голосовую подделку, злоумышленникам требуется запись продолжительностью не менее 20 секунд, при этом голос должен звучать ровно, без интонаций и посторонних шумов. Поэтому их цель — удержать собеседника на линии как можно дольше. Тематика социологических опросов служит удобным прикрытием для такой активности.

Для придания естественности и обхода защитных механизмов мошенники часто добавляют в запись дополнительные звуковые эффекты — например, имитацию плохой связи или фоновый шум. Как подчеркнула Татьяна Дешкина, эти особенности приходится учитывать при разработке новых версий систем для распознавания дипфейков.

Наибольшую опасность представляют так называемые комбинированные дипфейки — когда синтезированный голос накладывается на поддельное изображение или видео. Такие фальсификации используются для создания фейковых профилей в социальных сетях и мессенджерах, через которые отправляются сообщения якобы от имени реальных людей. Распознать такую подделку крайне сложно. Однако, по словам эксперта, в силу сложности реализации подобные атаки пока не получили массового распространения.

«Финансовые организации и государственные сервисы могут защитить пользователей с помощью многофакторной аутентификации и систем обнаружения дипфейков. В ближайшем будущем мобильные устройства, соцсети и мессенджеры, скорее всего, тоже получат встроенные технологии для распознавания контента, созданного с помощью нейросетей», — подытожила Татьяна Дешкина.

Во второй пакет антимошеннических инициатив, который планируется внести в Госдуму осенью, с большой вероятностью включат поправки в Уголовный кодекс. Они предполагают признание использования технологий искусственного интеллекта, включая дипфейки, отягчающим обстоятельством при совершении преступлений. Такая мера предлагается на фоне стремительного роста преступлений с применением ИИ, особенно заметного в 2025 году.

Зачем Яндекс Go создал отдельный язык для расчёта стоимости поездок

Цена поездки в Яндекс Go — это не расстояние, умноженное на минуты и километры. В расчёт вмешиваются геозоны, спрос, скидки, платные дороги, дополнительные остановки и требования вроде перевозки кота, велосипеда или лыж. Чтобы управлять этим хозяйством без бесконечных деплоев, разработчики вынесли алгоритм ценообразования из кода сервиса в собственный язык.

Как объяснили разработчики в статье на Хабре, прайсинг работает не только при заказе машины.

Он пересчитывает стоимость при смене маршрута или способа оплаты, завершении поездки, обращении в поддержку и проверке данных аналитиками. Цена при этом может быть фиксированной, интервальной или считаться по таксометру.

 

Сначала сервисы параллельно собирают параметры поездки: тарифную категорию, геозоны, скидки, повышенный спрос и дополнительные услуги. Зависимости между источниками выстраиваются в граф, а запросы выполняются асинхронно на базе userver. Если некритичный источник не ответил, весь расчёт не падает.

 

Сам алгоритм раньше можно было бы держать в C++, но он меняется в среднем дважды в неделю. Выкатка сервиса на 50 подов занимает около 40 минут, а лес динамических конфигов быстро превратил бы код в музей условных операторов.

Поэтому Яндекс разработал собственный DSL. В нём есть условия, функции, неизменяемые значения и fold вместо циклов. Правила собираются в последовательную цепочку: каждое преобразование получает текущую цену и параметры, а возвращает новый результат с метаданными. Грамматику описали через ANTLR 4, а верификатор Z3 проверяет, что программа не выдаст некорректную цену.

 

Теперь изменение алгоритма не требует пересборки сервиса, ошибочную версию можно быстро откатить, а каждый расчёт — воспроизвести по входным данным и промежуточным результатам.

 

В итоге прайсинг превратился в отдельную платформу, которой уже пользуются Такси, Доставка и сервис зарядки электромобилей.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru