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.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

Число сложных кибератак на компании в России увеличилось на 13%

В первой половине 2025 года специалисты «Кода Безопасности» зафиксировали рост числа атак на российские организации. По сравнению с концом 2024-го инцидентов стало больше примерно на 10–12%. Причём серьёзных, критичных случаев прибавилось ещё больше — плюс 13%.

Эксперты объясняют это тем, что злоумышленники всё чаще используют целевые атаки и более изощрённые методы.

Подготовка к таким кампаниям может занимать до полугода: хакеры собирают максимум информации о компании, получают доступ к самым защищённым сегментам и только потом переходят к активным действиям. В результате удар по инфраструктуре может привести к полному отказу сервисов.

Среди популярных техник — атаки «подручными средствами» (LotL), когда злоумышленники используют легитимные программы вроде PowerShell, WMI, RDP, PsExec или AnyDesk. Так они обходят привычные средства защиты, и обнаружить такие действия на ранних стадиях становится очень сложно.

Ещё один тренд — атаки на цепочку поставок (SCA). В этом случае хакеры сначала проникают в небольшие или средние компании-партнёры, где уровень защиты обычно ниже, а затем через них выходят на инфраструктуру крупных предприятий.

Социальная инженерия, как и прежде, остаётся любимым инструментом злоумышленников. Всё чаще речь идёт о таргетированных фишинговых рассылках, причём многие из них уже создаются с помощью ИИ. Такие письма становятся всё более убедительными и могут обмануть даже опытных сотрудников.

Если говорить о вредоносном софте, то в лидерах остаются трояны удалённого доступа (RAT), стилеры и загрузчики/дропперы. Последние особенно опасны: они не просто внедряют вредоносный код через фишинг или скомпрометированные сервисы, но и подгружают дополнительные инструменты — RAT, стилеры или эксплойты — в зависимости от ситуации. Это делает атаку гибкой и малозаметной.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru