Ежегодно методы телефонного мошенничества и социальной инженерии становятся все более изощренными, что приводит к колоссальным финансовым потерям среди уязвимых слоев населения (пожилые люди, дети). Существующие решения (определители номеров) обладают высокой латентностью (задержкой, скрытым периодом) обновления баз данных и требуют постоянного подключения к сети. Разработка локального ИИ-фильтра, работающего без интернета и анализирующего не номера, а поведенческие паттерны злоумышленников, является критически актуальной задачей в сфере информационной безопасности.

Цель проекта:

Разработка прототипа (первоначального образца, рабочей модели) мобильного приложения на базе локальной языковой модели (SLM) для автоматического выявления и блокировки телефонных мошенников без использования облачных вычислений.

Задачи проекта:

Сбор и агрегация (объединение в единое целое разрозненных элементов) обезличенного датасета речевых паттернов социальной инженерии.

Обучение и оптимизация легковесной нейросети (SLM) для работы на мобильных процессорах.

Разработка пользовательского интерфейса (UX/UI), адаптированного для пожилых людей.

Апробация (одобрение, основанное на проверке, тестирование в реальных условиях) приложения и устранение возможных уязвимостей.

На страницу проекта