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

02.02.2026
Скамеры продлевают зимние праздники
02.02.2026
«Непрозрачные» банки останутся без сети?
30.01.2026
Apple уводит своих фанатов в тень
30.01.2026
Более 80% этичных хакеров сегодня использует ИИ
30.01.2026
Компании «СПБ» и QRate объединяют усилия для развития квантовых коммуникаций
30.01.2026
«Мы увидели целую индустрию паспортов умерших, на которых оформляют карты»
30.01.2026
Дуров и Маск не сошлись в подходах к конфиденциальности данных
29.01.2026
Пять главных ИИ-рисков по версии Anthropic
29.01.2026
OpenAI будет отсекать ботов с помощью биометрии
29.01.2026
Дуров: Нужно быть полным идиотом, чтобы поверить в безопасность WhatsApp в 2026 году

Стать автором BIS Journal

Поля, обозначенные звездочкой, обязательные для заполнения!

Отправляя данную форму вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности персональных данных