Apparatus найдёт всех нужных homo. ИИ-система мониторинга Telegram-чатов вошла в свою новую эпоху

Apparatus Sapiens, ИИ-инструмент, предназначенный для анализа контента в Telegram-чатах, получил обновление: теперь он умеет не только выявлять потенциально опасные сообщения, но и сопоставлять их с авторами. Впервые об этом ПО стало известно два года назад, отмечают «Известия».

Его разработчик уверяет, что скорость работы системы ощутимо превосходит возможности традиционного анализа. Нейросеть выгружает все сообщения конкретного пользователя и историю изменения его никнеймов и аватаров, изучает связи автора с другими людьми, определяет пол, возраст, регион проживания и даже актуальную геолокацию.

Создатель Apparatus Sapiens добавил, что деанонимайзер способен найти сведения о 58 млн аккаунтах Telegram, привязанных к телефонным номерам. Информация собирается из 22 млн публичных и частных чатов, доступ в которые предоставляется по ссылке и подтверждается администратором, а после обработки передаётся правоохранителям.

17 января, 2025

Подписаться на новости BIS Journal / Медиа группы Авангард

Подписаться
Введите ваш E-mail

Отправляя данную форму вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности персональных данных

19.05.2026
«Сбер» заходит в коммуникационный сегмент
19.05.2026
ChatGPT научит американцев финансовой грамотности
19.05.2026
«Лаборатория Касперского» снова поработала с Интерполом
19.05.2026
Рынок требует больше укротителей нейросетей
18.05.2026
«Русский Стандарт»: 21% россиян регулярно пользуется ИИ
18.05.2026
Запуск Daybreak вызвал у экспертов смешанные эмоции
18.05.2026
Лондон призвал финсектор активнее противостоять ИИ-угрозам
18.05.2026
«Инженерные контуры больше нельзя воспринимать как вспомогательные»
18.05.2026
Доля отечественных ноутбуков в рознице — не более 5,5%
18.05.2026
Иран переводит Ормузский пролив в цифровое измерение

Стать автором BIS Journal

Поля, обозначенные звездочкой, обязательные для заполнения!

Отправляя данную форму вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности персональных данных