Студенты АлтГУ Никита Асташев, Владимир Кудинов и Анна Семибратова представили на очном этапе краевого конкурса «Лучшие проекты информатизации на Алтае имени В. И. Берегового» проект «Фишка» — систему защиты от телефонного мошенничества. Система анализирует звонки, SMS, ссылки и почту в реальном времени, определяя потенциальных мошенников ещё до того, как жертва примет звонок или отправит деньги.
По данным 2020 года, убытки от телефонного мошенничества в России превысили 29 млрд рублей, хотя по оценкам некоторых банков реальная сумма может достигать 300 млрд. Проблема актуальна и для Алтайского края: за прошлый год жители региона потеряли 2,4 млрд рублей — в три раза больше, чем годом ранее. Основная задача системы состоит в том, чтобы предупредить человека о мошенничестве до передачи денег, так как в существующих решениях жертва узнаёт о проблеме слишком поздно. Кроме того, большинство доступных приложений и сервисов проверяют только номер телефона, не анализируя содержание разговора.
Как работает «Фишка»
«Фишка» объединяет несколько функций в единую систему, в отличие от аналогов типа «Бизнес Фронта» или решений от «Яндекса». Ключевая особенность проекта — Android-приложение, которое может перехватывать входящие звонки и автоматически расшифровывать разговор без участия пользователя, превращая систему из инструмента ручной проверки в полноценную пассивную защиту.
Система состоит из нескольких модулей. Один проверяет номер по внешним и собственным базам, пополняемым жалобами пользователей. Другой анализирует SMS на предмет одноразовых кодов и фишинговых ссылок, используя как авторские разработки, так и сторонние сервисы вроде VirusTotal и Google Safe Browsing.
Анализ разговоров и нейросети
В основе системы лежит авторский алгоритм, названный «комбо-модуль», который анализирует речь на предмет мошеннических паттернов. База уже насчитывает более 500 паттернов, собранных из материалов Центрального банка и МВД и постоянно пополняемых командой. В системе работают три нейросети: первая преобразует разговор в формат для языковой модели, вторая анализирует содержание, третья определяет, живой ли голос или синтезированный.
Для обучения нейросетей используются открытые базы и добровольные записи людей, пострадавших от мошенников. Команда консультировалась с преподавателем по вопросам законодательства о защите персональных данных и осознает возможные риски штрафов при нарушении норм. Критически важно, что система не сохраняет разговоры, обрабатывая их только для анализа.
Целевая аудитория и бизнес-модель
Бизнес-модель проекта строится на двух направлениях. Первое — B2C (потребители), в первую очередь люди старше 50 лет, которые чаще всего становятся жертвами мошенников. Тарифная сетка в разработке: предполагается бесплатный доступ и семейный тариф за 199 рублей. Второе направление — B2B и B2G: банки, страховые компании, операторы связи и деловые организации, которым система может быть предложена как готовое решение для защиты клиентов и сотрудников.
Проект находится в стадии активного развития. Никита Асташев признал, что команда использует некоторые сторонние ключи и сервисы, поскольку собственная база ещё недостаточно развита, но стремится со временем перейти на собственные решения. Относительно работы с зашифрованными каналами связи, такими как Max, студент отметил, что команда этого ещё не пробовала, но предполагает использовать модель, похожую на GetContact, где пользователь сам даёт разрешение на доступ к звонкам.
Источник: Алтапресс (altapress.ru)
🎭 Куда сходить в Барнауле — в нашей афише событий Барнаула: концерты, спектакли, выставки и кино.
