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

01.06.2026
Биометрическая регистрация укоротит путь между столицами
01.06.2026
«ИИ должен рассматриваться как компонент операционной устойчивости»
01.06.2026
Банкиры проследят за неучтённой наличностью
01.06.2026
Cisco: Продвинутые LLM подвержены многоэтапным манипуляциям
01.06.2026
Выгорание безопасников требует реагирования на основе оценки рисков
29.05.2026
Лимит на «пластик» снова скорректируют
29.05.2026
Claude Mythos — решение или новая проблема?
29.05.2026
Кому платят до 25 тысяч долларов в день за обучение ИИ-навыкам
29.05.2026
Все ЦОДы — на Северо-Запад, Волгу и Урал
29.05.2026
Matryoshka пробила путь к западным пользователям соцсетей

Стать автором BIS Journal

Поля, обозначенные звездочкой, обязательные для заполнения!

Отправляя данную форму вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности персональных данных