В открытый доступ выложили модель T-one для распознавания речи на русском

В открытый доступ выложили модель T-one для распознавания речи на русском

В открытый доступ выложили модель T-one для распознавания речи на русском

Центр искусственного интеллекта группы «Т-Технологии» опубликовал на GitHub и Hugging Face свою модель потокового распознавания речи на русском языке под названием T-one. Это компактная ASR-модель (около 70 млн параметров), которая ориентирована на работу с аудио в реальном времени.

Особенно хорошо она показывает себя на сложных данных — например, шумных или сжатых записях из колл-центров. Именно в таких ситуациях ошибки распознавания особенно критичны для бизнеса.

Модель подходит для сценариев, где важно обрабатывать речь «на лету» — звонки, голосовые ассистенты, системы автоматизации поддержки. У неё низкая задержка и возможность работать с аудиопотоками произвольной длины.

T-one уже используется во внутренних сервисах группы «Т-Технологии» — например, в колл-центрах Т-Банка, мобильном секретаре Т-Мобайла, в системах защиты от спам-звонков и других проектах.

 

Открытых и качественно размеченных датасетов для распознавания речи в русскоязычной телефонии пока нет, но, по внутренним оценкам компании, T-one обходит по качеству более крупные открытые модели, такие как GigaAM v2 (242 млн параметров) и Whisper Large-v3 (1,5 млрд параметров).

Модель можно запускать на обычных серверах — она не требует мощного и дорогого оборудования. Это может быть полезно тем, кто хочет внедрить автоматическое распознавание речи, но не готов платить за облачные решения или дорогие лицензии.

В открытом доступе опубликованы не только веса модели, но и код, который можно использовать для адаптации под собственные задачи или работы в высоконагруженных системах. Лицензия — Apache 2.0, то есть разрешено и коммерческое использование, и любые модификации.

Кибершпионы в России переключились на НИОКР и инженерные предприятия

Доля кибератак на российские организации, совершаемых с целью шпионажа, заметно выросла. По данным портала киберразведки BI.ZONE Threat Intelligence, в 2025 году на шпионские операции пришлось уже 37% атак (против 21% годом ранее). Иными словами, если раньше шпионской была примерно каждая пятая атака, то теперь — уже почти каждая третья.

При этом госсектор остаётся для таких группировок целью номер один. На органы государственного управления приходится 27% атак шпионских кластеров.

Но интерес злоумышленников всё чаще смещается и в сторону науки и технологий. Доля атак на организации, связанные с НИОКР, за год выросла вдвое — с 7% до 14%.

Как отмечает руководитель BI.ZONE Threat Intelligence Олег Скулкин, рост доли шпионских атак почти в полтора раза стал одним из ключевых трендов 2025 года. По его словам, специалисты наблюдают более 100 кластеров, нацеленных на Россию и страны СНГ, и около 45% из них — это именно шпионские группировки.

Интересно, что такие кластеры сильно различаются по уровню подготовки. В одних случаях злоумышленники применяют технически сложные инструменты, но выдают себя плохо составленными фишинговыми письмами. В других — атаки относительно простые, зато адаптированы под локальный контекст и выглядят максимально правдоподобно.

Так, во второй половине декабря 2025 года группировка Rare Werewolf атаковала научно-исследовательское и производственное предприятие оборонно-промышленного комплекса. Жертве отправили письмо якобы с коммерческим предложением на поставку и монтаж сетевого оборудования — от имени сотрудника научно-производственного центра беспилотных систем.

Во вложении не было классических зловредов. Вместо этого использовались легитимные инструменты: AnyDesk для удалённого доступа, 4t Tray Minimizer для скрытия окон и утилита Blat — для незаметной отправки похищенных данных. Такой подход позволяет дольше оставаться незамеченными и обходить системы защиты.

Впрочем, легитимными программами дело не ограничивается. Почти все шпионские кластеры активно применяют зловред собственной разработки. Новые самописные инструменты помогают обходить средства защиты и закрепляться в инфраструктуре на длительное время.

Кроме того, такие группировки, как правило, не стеснены в ресурсах. Они могут позволить себе покупку дорогостоящих эксплойтов, включая 0-day. Ранее специалисты BI.ZONE фиксировали атаки кластера Paper Werewolf, который, предположительно, приобрёл на теневом форуме эксплойт к уязвимости в WinRAR за 80 тысяч долларов.

Судя по динамике, кибершпионаж становится всё более системным и профессиональным — и явно не собирается сдавать позиции.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru