За последние шесть месяцев «Яндекс Браузер» с помощью встроенного ИИ предотвратил свыше 350 млн переходов пользователей на мошеннические сайты. Что в три раза больше цифры за весь прошлый год.

Ежедневно нейросеть «Яндекс Браузер» выявляет около 2 млн попыток перехода на потенциально фишинговый ресурс, а в базе сервиса уже находятся 600 тыс. адресов вредоносных площадок. За рассматриваемый период эта база выросла на 178 тыс. страниц.

В компании рассказали, что новые ИИ-алгоритмы мгновенно анализируют более ста скам-факторов: дата создания сайта или, например, сколько времени на нём проводит пользователь и возвращается ли после первого посещения. При этом заявляется, что аналитику «Яндекс» не хранит у себя — всё остаётся на устройстве.

Среди наиболее распространённых типов опасных ресурсов ИТ-гигант выделяет фейковые сайты видеосервисов, маркетплейсы, площадки для знакомств, страницы с предложением «выгодных» инвестиций, ресурсы лотерей и розыгрышей, а также сайты с информацией о компенсациях населению. 

22 ноября, 2024

Подписаться на новости BIS Journal / Медиа группы Авангард

Подписаться
Введите ваш E-mail

Отправляя данную форму вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности персональных данных

16.01.2026
Свинцов: Жёсткие меры в предвыборный год абсолютно обоснованы
16.01.2026
В России появится оперштаб по противодействию скамерам
16.01.2026
Две из трёх отечественных компаний могут быть взломаны в течение суток
16.01.2026
«Информзащита»: В 2026 году дропперов станет ощутимо больше
16.01.2026
«Это мягкий намёк Роскомнадзора руководству Telegram»
16.01.2026
Palo Alto представила систему управления рисками вайб-кодинга
15.01.2026
У «Сигнала» появится младший брат
15.01.2026
За «серую» продажу SIM-карт — штраф до миллиона рублей
15.01.2026
Члены Scattered Lapsus$ Hunters взломали Discord
15.01.2026
Роскомнадзор заявил об отражении тысячи кибератак

Стать автором BIS Journal

Поля, обозначенные звездочкой, обязательные для заполнения!

Отправляя данную форму вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности персональных данных