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

15.05.2026
Банк России не будет наказывать МФК. Пока
14.05.2026
Россияне стали позволять себе больше (кредитов)
14.05.2026
Корейские «чиподелы» требуют свой кусок ИИ-пирога
14.05.2026
Минцифры изменит сроки импортозамещения софта на ЗО КИИ?
14.05.2026
ЕЦБ призвал европейский финсектор готовиться к новому классу угроз
14.05.2026
ЛК: Многие воспринимают QR-код как нейтральный технический инструмент
13.05.2026
Операторы связи рапортуют об успехах в антифроде
13.05.2026
ИИ активно участвует в рекрутинге — со всеми «за» и «против»
13.05.2026
PT: Число новых вредоносов выросло на 38%
13.05.2026
Власти Бали хотят перевести туристов в диджитал-номадов

Стать автором BIS Journal

Поля, обозначенные звездочкой, обязательные для заполнения!

Отправляя данную форму вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности персональных данных