Нейросети в борьбе с телефонными мошенниками

В рамках государственного задания Правительства Российской Федерации Финансовому университету на 2022 год по теме «Модели и методы распознавания текстов в системах противодействия телефонному мошенничеству» группой российских ученых под руководством первого заместителя Департамента информационной безопасности по проектам Екатерины Плешаковой разработан программный комплекс противодействия телефонным мошенникам с применением нейросетевых технологий.

 

— Екатерина Сергеевна, чем актуальна тема ваша исследования, выполнение государственного заказа на разработку средств автоматизации противодействия телефонным мошенникам?

— Для выявления мошенничества в сфере телекоммуникаций большинство современных подходов основаны на маркировке номеров вызывающих абонентов, которые идентифицируются клиентами как мошеннические. В то же время есть также много исследователей, которые используют методы машинного обучения для обнаружения мошеннических звонков. Они выбирают функции на основе таких факторов, как номера телефонов и типы вызовов, используя алгоритмы машинного обучения для обучения моделей и применяя эти модели для обнаружения мошеннических вызовов, что также позволяет достичь хорошего обнаружения.

 

— Эффективность каких технических инструментов злоумышленников  можно снизить с помощью вашей разработки?

— Поскольку программное обеспечение подмены номера широко используется, киберпреступники используют программное обеспечение для постоянной смены своего телефонного номера или маскировки своего номера под официальный номер государственных учреждений. Эти причины позволяют легко обойти обычные методы обнаружения на основе телефонных номеров.

В исследовании предложен подход к обнаружению мошенничества в сфере телекоммуникаций путем анализа содержания звонка и его эмоциональной составляющей. То есть при использовании соответствующего модуля российской мобильной операционной системы, абонент в режиме разговора сможет получать рекомендации относительно возможного мошенничества со стороны собеседника. Также, при согласии абонента, будет возможно принудительное прекращение телефонного разговора в целях пресечения противоправных действий.

 

— В чём вашей разработки, выполненной под вашим руководством, от аналогичных автоматизированных средств предупреждений мошенничеств?

— Следует отметить, что схемы телефонного мошенничества постоянно меняются, а предложенный учеными подход позволяет адаптировать модель для новых типов киберпреступлений, анализируя не только семантическую, но и эмоциональную составляющую разговора, на основе уникального исследовательского подхода.

21 сентября, 2022

Подписаться на новости BIS Journal / Медиа группы Авангард

Подписаться
Введите ваш E-mail

Отправляя данную форму вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности персональных данных

22.02.2024
Самолётом, поездом, машиной. Базу ПДн туристов расширят
22.02.2024
Утверждён новый стандарт протокола защищённого обмена для индустриальных систем
22.02.2024
Системы электронного правительства проверяют на прочность
22.02.2024
Число стилеров в российских банках стремительно растёт
22.02.2024
Эксперты Forbes: ИБ-сектор за год прибавил 8,4%
21.02.2024
«Не являлся значимым кредитором реального сектора экономики». ЦБ РФ лишил QIWI Банк лицензии
21.02.2024
Характер занятости обсуждается при собеседовании. Как становятся дропперами
21.02.2024
Российские компании недовольны «агрессивной кадровой политикой ряда азиатских вендоров»
21.02.2024
Весенние обновления в Signal — реальная ИБ или «косметика»
21.02.2024
NCA: Каждый пятый молодой британец — потенциальный хакер

Стать автором BIS Journal

Поля, обозначенные звездочкой, обязательные для заполнения!

Отправляя данную форму вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности персональных данных