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

28.09.2023
Искусственный интеллект в России на 90% — это бутафория
28.09.2023
«Понятно, что когда у тебя чужой код, в нём могут быть закладки»
28.09.2023
У платформы «Гостех» появится центр реагирования и мониторинга кибератак
28.09.2023
ИИ способен решить все проблемы и даже понять эмоции банковских клиентов
28.09.2023
Система бронирования и регистрации пассажиров Leonardo подверглась DDoS-атаке
28.09.2023
Банк России готовит законопроект об аутсорсинге ИТ и облачных сервисов
28.09.2023
WhatsApp отбраковывает устаревшие «операционки»
28.09.2023
Регулятор и полсотни признаков мошенника
27.09.2023
В правительстве разработали меры борьбы с нехваткой вычислительных мощностей для развития ИИ
27.09.2023
«Мы признаём, что работа в России несовместима со стратегией Binance»

Стать автором BIS Journal

Поля, обозначенные звездочкой, обязательные для заполнения!

Отправляя данную форму вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности персональных данных