Журнал Bright
  • Журнал Bright
  • Лица
  • События
  • Мнения
  • Путешествия
  • На глубине
  • Архив
  • О журнале

Искусственный интеллект поможет в борьбе с мошенниками

04.06.2022Об ITadmin

Что может противопоставить киберпреступникам современная наука, Bright решил выяснить у Сергея Гатауллина, заместителя декана Факультета информационных технологий и анализа больших данных Финансового Университета.

Следует отметить, что большинство телефонных звонков мошенников поступает из-за рубежа,  при этом злоумышленники учитывают сложности раскрытия подобных преступлений ввиду различных юрисдикций и отсутствия единого глобального законодательства в этой сфере, равно как и сотрудничества правоохранительных структур. По данным аналитики Банка России в области информационной безопасности в первом квартале 2022 года зафиксирован значительный рост операций без согласия клиентов по сравнению с аналогичным периодом 2021 года, при этом следует отметить, что доля применения методов социальной инженерии превышает 50% случаев, а доля возмещенных (возвращенных) средств (от объема) в процентах снижается.

В лаборатории искусственного интеллекта для обеспечения кибербезопасности (AI4CSLab, Artificial Intelligence for Cybersecurity Laboratory), по государственному заданию, группой российских ученых проводится прикладное научное исследование. Объектом исследования являются тексты диалогов жертвы и мошенника в системах телефонной связи. Цель работы – разработка моделей и методов распознавания текстов в системах противодействия телефонному мошенничеству. Научная новизна проекта заключается в создании новой технологии, основанной на методах искусственного интеллекта для обработки естественного языка и распознавания синтеза речи, а также интеграция системы анализа данных с мобильного устройства на обслуживающий сервер. В рамках первого этапа работы 2022 года проведен обзор алгоритмов машинного обучения для задач классификации эмоциональной окраски речи, анализ методов и инструментов машинного обучения для задач классификации эмоциональной окраски речи, разработана парсинговая система сбора данных для машинного обучения. Разработана специальная новая архитектура нейронной сети, позволяющая идентифицировать любой эмоционально окрашенный телефонный разговор для рекомендаций абоненту сотовой связи об оптимальном поведении. Также возможна интеграция рекомендательной системы с профильным подразделением мегарегулятора.

Потенциал исследования получил высокую оценку руководителя экспертной группы на промежуточном заслушивании результатов прикладной научно-исследовательской работы по государственному заданию.

Вторым этапом выполнения исследования в 2023 году станет разработка модуля противодействия мошенничеству отечественной мобильной операционной системы, который будет обрабатывать телефонные разговоры на основе созданной технологии, в реальном времени предупреждая граждан о возможном мошенничестве со стороны собеседника.


Предыдущая запись Как научиться переключать внимание?  Следующая запись Программирование без программистов
Комментарии:

Добавить комментарий Отменить ответ

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

CAPTCHA
Обновить

*

Свежие записи

  • Мотивирующие фразы известных женщин
  • Лучшие места в мире для полетов на воздушном шаре
  • Синдром самозванца: как определить и исцелить
  • Весна в доме – время обновления
  • Пять причин обниматься чаще
Email
Vkontakte

Рубрики

©Bright live
ЭЛ № ФС 77 — 58164.

Политика конфиденциальности
__________
Наш ресурс является общедоступным и часть материала на нём размещается авторами, поэтому, при обнаружении материала, который вы считаете своим собственным, напишите нам в редакцию и мы решим проблему, вплоть до его исключения со страниц нашего сайта.