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

11.09.2026
В 16 городах России стал доступен стандарт 5G
11.09.2026
Разработчик представил клавиатуру, «бьющую по рукам»
11.09.2026
«Наша задача в рамках Совета — объединить накопленный опыт»
11.09.2026
До 80% стоимости ИИ-проекта можно закрыть госгрантом
11.09.2026
Контроль внутри инфраструктуры СОРМ усилят?
10.09.2026
Концепция повышения уровня цифровой грамотности подписана
10.09.2026
МЦОДы — путь к досрочному возврату инвестиций
10.09.2026
«Любая ошибка модели напрямую влияет на деньги клиентов»
10.09.2026
ЛК: Треть айтишников делится экспертизой с младшими коллегами
10.09.2026
На Scoring Day 2026 состоится отбор проектов в «Газпромбанк.Тех»

Стать автором BIS Journal

Поля, обозначенные звездочкой, обязательные для заполнения!

Отправляя данную форму вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности персональных данных