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

21.07.2026
Банки хотят действовать на основе собственных риск-моделей
21.07.2026
WAICO — новый мировой ИИ-полицейский?
21.07.2026
Elastic Security Labs: Не пускайте флаги в гости
21.07.2026
Банк России продолжает свой антидроп-поход
21.07.2026
Zoom выпустила срочную «заплатку» для супербреши
20.07.2026
«Развитие ИИ должно быть симфонией международного сотрудничества» (?)
20.07.2026
Григоренко — об ИИ: Во многом полагаемся на экспертизу регионов и бизнеса
20.07.2026
Все чиновники — на «Макс» к 2030 году!
20.07.2026
РКН: Мы не ограничиваем доступ к App Store
20.07.2026
Cloud.ru открыл исходный код Guardrails Filter — инструмента для работы с LLM

Стать автором BIS Journal

Поля, обозначенные звездочкой, обязательные для заполнения!

Отправляя данную форму вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности персональных данных