Сбер натравил команду ИИ-агентов на фишинговые сайты

Сбер натравил команду ИИ-агентов на фишинговые сайты

Сбер натравил команду ИИ-агентов на фишинговые сайты

Сбер разработал команду ИИ-агентов, которая разбирает подозрительные сайты меньше чем за минуту. Система уже встроена во внутреннюю платформу киберразведки банка и должна проверять более 200 тыс. ресурсов в квартал.

Работает всё так: четыре агента независимо изучают текст страницы, программный код, инфраструктуру и скриншот, сообщает ТАСС.

Затем собранные улики получают агент-прокурор и агент-адвокат: один ищет признаки фишинга, второй проверяет, не устроила ли система охоту на ведьм. Финальный вердикт выносит агент-судья.

Правда, полностью отдавать ИИ кнопку блокировки в банке пока не готовы. Сейчас система проводит первичный анализ, расставляет угрозы по приоритету и готовит доказательный отчёт, а решение подтверждает специалист. Автономный режим включат после завершения обучения.

В перспективе разработку добавят в платформу X Threat Intelligence, чтобы ею могли пользоваться сторонние организации.

Подпишитесь на новости

В VK Business Analytics добавили ИИ для поиска сбоев в бизнес-процессах

Заказ опоздал, отделы кивают друг на друга, а крайний снова аналитик. VK Tech обновил VK Business Analytics: новые инструменты помогают находить причины проблем на стыке процессов, автоматически размечать рабочие операции и готовить задания для автоматизации.

О возможностях компания рассказала в своём блоге. Обновление затронуло Process Mining, Task Mining и ИИ-ассистента, который отвечает на вопросы с учётом того, как компания работает на самом деле.

В Process Mining появился мультипроцессный граф — общая схема связанных процессов на основе данных корпоративных систем. Например, он помогает выяснить, почему сорвался срок заказа: проблема могла возникнуть при согласовании документов, хотя заметили её уже на этапе исполнения.

В Task Mining ИИ взял на себя разметку операций. Алгоритм находит повторяющиеся цепочки действий на рабочих компьютерах, а языковая модель присваивает им понятные названия с учётом специфики бизнеса. Анализ ведётся без привязки к конкретным сотрудникам. На выходе — список направлений для оптимизации и технические задания для автоматизации.

ИИ-ассистент использует контекстную модель, собранную из данных обоих модулей. Она учитывает даже обходные шаги, которых нет в регламентах. Аналитик задаёт вопрос обычным языком, а получает текст, график, карту процесса или дашборд.

По замыслу разработчиков, ручного разбора станет меньше.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru