Kaspersky для Android научился блокировать фишинг в уведомлениях

Kaspersky для Android научился блокировать фишинг в уведомлениях

Kaspersky для Android научился блокировать фишинг в уведомлениях

Мобильное приложение Kaspersky для Android получило обновление с новой функцией — теперь оно умеет находить подозрительные ссылки во всплывающих уведомлениях. Речь идёт о сообщениях из СМС и мессенджеров, включая Telegram и MAX.

Если в уведомлении окажется фишинговая ссылка, программа её скроет и предупредит пользователя об опасности. Оповещение будет показано как пуш-уведомление и внутри самого приложения.

Чтобы включить опцию, нужно:

  1. Зайти в меню «Все функции → Защита чатов → Проверять уведомления».
  2. Разрешить доступ к уведомлениям в настройках устройства.

 

Таким образом, защита теперь работает на трёх уровнях:

  • проверка ссылок в уведомлениях;
  • фильтрация сообщений в СМС и мессенджерах;
  • проверка ссылок при серфинге в браузере.

По данным исследователей, в первой половине 2025 года на Android-устройствах было заблокировано более 2 млн попыток перехода по фишинговым и мошенническим ссылкам. Эксперты отмечают, что злоумышленники всё чаще используют ИИ, чтобы их схемы выглядели убедительнее.

Подпишитесь на новости

В НГУ создали платформу для проверки качества данных, на которых обучают ИИ

В Новосибирском государственном университете разработали «Каппу» — платформу для управления данными, на которых обучают ИИ. Она должна помочь разобраться, кто подготовил датасет, что в нём меняли и откуда взялась ошибка. Потому что кормить модель мусором, а потом удивляться её ответам — довольно странно.

О разработке и возможности подключения других вузов сообщил сам НГУ. Университетам предлагают бесплатную облачную версию на серверах НГУ либо платную установку в собственной инфраструктуре.

«Каппа» поддерживает разметку и проверку данных, фиксирует версии наборов и авторство изменений. Исправление ошибки сохраняется в новой версии, чтобы при следующем обучении не наступать на те же грабли.

Платформа также позволяет проверять разные модели на подготовленных датасетах. При обучении фиксируются версия данных и параметры, после — результаты тестирования на эталонных наборах. Во время эксплуатации телеметрия помогает отслеживать ошибки и замечать отклонения.

Локальная установка рассчитана в том числе на случаи, когда конфиденциальные данные нельзя выносить за пределы организации.

В репозитории разработчиков среди задач проекта указаны контроль обучения, отслеживание авторства разметки и соблюдения стандартов. Здесь ставка на прослеживаемость: прежде чем требовать от ИИ безупречных ответов, полезно выяснить, чему именно его учили.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru