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

Не просто стойка с GPU: в России собрали ПАК для корпоративного ИИ

«Лаборатория Числитель» и «Информзащита» представили программно-аппаратный комплекс, который должен помочь крупным компаниям перейти от вечных ИИ-пилотов к нормальной промышленной эксплуатации моделей. Решение анонсировали на форуме TNF-2026.

В основе ПАК — высокопроизводительный ML-кластер и российская платформа контейнеризации «Штурвал». Но создатели подчёркивают: это не очередная дорогая стойка с GPU, на которой каждый проект приходится собирать руками.

Комплекс превращает вычислительные мощности в единый управляемый ресурс. ML-специалист запускает задачу, а платформа сама выделяет CPU и GPU, поднимает нужное окружение, подключает хранилище, запускает обучение и масштабирует нагрузку. Для автоматизации используются Kubernetes и инструменты MLOps, включая Kubeflow, MLflow и model serving.

Архитектура состоит из четырёх уровней: аппаратной инфраструктуры, платформы «Штурвал», MLOps-стека и прикладных ИИ-сервисов — от прогнозирования и аналитики до корпоративных ассистентов. Вокруг ядра работают IAM/SSO, объектное хранилище, реестр образов, CI/CD, мониторинг и аудит.

Заказчики получают единый пул вычислительных ресурсов, изоляцию проектов, централизованное управление доступами и полный жизненный цикл моделей — от эксперимента до публикации и обновления. При этом ML-инструменты не лезут напрямую в железо, а получают инфраструктуру как сервис.

Как сообщается в публикации о проекте, архитектура уже прошла промышленную эксплуатацию у крупного государственного заказчика.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru