MISTER X
Эксперт
Команда форума
Судья
Модератор
ПРОВЕРЕННЫЙ ПРОДАВЕЦ
Private Club
Координатор арбитражей
Фото Getty Images
Разработчик решений по распознаванию лиц и объектов на базе компьютерного зрения VisionLabs (входит в состав МТС) внедрил систему обнаружения дипфейков Deepfake Detection в банки России, Казахстана, Узбекистана и Кыргызстана. Дипфейки становятся все более опасной угрозой для финансового сектора, говорят в компании. На продаже этого сервиса VisionLabs намерена заработать в этом году 150 млн рублей
Технологию распознавания дипфейков от VisionLabs для защиты от мошенничества с выводом денег и оформлением кредитов внедрили три банка в Казахстане, Узбекистане и Кыргызстане, а также три российских банка, рассказали Forbes в VisionLabs. Система под названием Deepfake Detection позволит банкам, МФО, страховым организациям, маркетплейсам, классифайд-платформам и другим бизнесам снизить риски, связанные с цифровым мошенничеством, рассчитывают в компании. Российские банки, как, впрочем, и зарубежные, входят в число крупнейших, настаивают в VisionLabs, не раскрывая их названия: «Чаще всего банки приходят сами, столкнувшись с массовой дипфейк-атакой — больше 10 случаев. Также начали активно приходить поставщики видео-конференц-связи — у нас три «пилота», и один уже в использовании».
Deepfake Detection также уже установлена в сервисе удаленной идентификации МТС ID KYC, который ориентирован на компании, обязанные проводить проверку личности клиентов в соответствии с требованиями к идентификации и противодействию мошенничеству (в том числе 115-ФЗ). Технология определяет все самые распространенные типы дипфейков: замену и генерацию лица, перенос выражения лица, синхронизацию губ. Алгоритмы постоянно дообучаются и распознают дипфейки, созданные с помощью любых современных сервисов, объясняют в VisionLabs, заверяя, что общая точность работы детектора на тестах составляет 99,3%.
Deepfake Detection также уже установлена в сервисе удаленной идентификации МТС ID KYC, который ориентирован на компании, обязанные проводить проверку личности клиентов в соответствии с требованиями к идентификации и противодействию мошенничеству (в том числе 115-ФЗ). Технология определяет все самые распространенные типы дипфейков: замену и генерацию лица, перенос выражения лица, синхронизацию губ. Алгоритмы постоянно дообучаются и распознают дипфейки, созданные с помощью любых современных сервисов, объясняют в VisionLabs, заверяя, что общая точность работы детектора на тестах составляет 99,3%.
«VisionLabs планирует заработать на продаже решений для распознавания дипфейков 150 млн рублей в 2025 году, — делится планами генеральный директор VisionLabs Дмитрий Марков. — Кроме того, система распознавания дипфейков уже входит в состав всех корпоративных биометрических продуктов компании, и выручка от таких продуктов, включающих это решение, должна составить 350 млн рублей». Абсолютное большинство заказчиков из финансового сектора, по его словам, сегодня хотят не просто программную платформу, обеспечивающую идентификацию пользователя в разных цифровых каналах: «Им крайне необходим высокий уровень защищенности этой платформы со встроенными технологиями противодействия атакам».
По итогам 2024 года финансовый сектор остался в тройке самых атакуемых хакерами отраслей российской экономики. По данным RED Security, на него пришлось около 17% кибератак — совокупно это более 20 000 инцидентов. Как
ранее Forbes эксперты в области кибербезопасности, атаки, связанные с несанкционированным переводом денежных средств, еще случаются, но мошенникам проще добраться до денег через физлиц. Для этих целей в 2024 году киберпреступники применяли продвинутые механики социальной инженерии — дипфейковые видеосообщения и сгенерированный медиаконтент в мессенджерах.
Также в 2025 году будет расти количество атак с использованием сгенерированного ИИ контента, уверены собеседники Forbes. Получая доступ к аккаунтам пользователей в мессенджерах, злоумышленники уже научились создавать дипфейки с изображением реальных владельцев угнанных аккаунтов, а их голосовые сообщения и записи телефонных разговоров позволяют получить необходимые фрагменты речи для обучения нейросети, руководитель департамента защиты от мошенничества компании F.A.C.C.T. (теперь F6) Дмитрий Ермаков.
