Новый ИТ-инструмент для полиции
Российский разработчик программного обеспечения (ПО) при поддержке Национальной технологической инициативы создал новый модуль с искусственным интеллектом (ИИ), пишут известия «Известия». Этот некоммерческий сервис, названный Apparatus Sapiens, позволяет изучать и анализировать контент в Telegram для поиска потенциально опасных комментариев в мессенджере, а также признаков преступной деятельности конкретных пользователей.
Впервые ИИ-модуль Apparatus Sapiens был представлен еще в 2023 г., однако обновление в 2025 г. позволило сопоставлять найденную информацию с ее автором и разоблачать его.
Благодаря последнему обновлению ПО в 2025 г., ИТ-система Apparatus Sapiens может анализировать данные о 58 млн пользователей Telegram, связанных с их телефонными номерами, и осуществлять мониторинг 22 млн чатов, включая как публичные, так и приватные группы. Разработчики отмечают, что именно в приватных группах и скрываются наиболее интересные и потенциально опасные материалы, утверждают специалисты.
«Apparatus Sapiens позволяет проанализировать публикуемый в социальной сети контент и находить признаки преступления. На следующем этапе происходит деанонимизация автора деструктивного и опасного контента. Это особенно актуально с учетом того, что последние недели декабря 2024 г. отметились многочисленными сообщениями в СМИ о поджогах банкоматов, полицейских участков и военкоматов. ПО работает в тысячи раз быстрее аналитиков Telegram», - рассказал «Известиям» директор департамента расследований компании T.Hunter .
Со слов разработчиков, в самом списке опасного контента могут быть любые слова, например, «взрыв», «убить» или «поджог». Куда важнее сам окрас сообщения т.е. является ли оно потенциально опасным или же не вызывает опасений. ИИ-технология также производит выгрузку всех публичных сообщений автора, анализирует связи с другими пользователями, относит его к определенной половозрастной группе и региону проживания, как ранее, так и в настоящий момент. Если ИТ-система не выдает точные идентификаторы, то возможна выгрузка всех сообщений пользователя, истории изменений его никнейма, имени и фото, которые далее анализируются вручную для установления личности. В дальнейшем данные передается в правоохранительные органы в рамках действующих соглашений о сотрудничестве с Министерством внутренних дел (МВД) России. Дальше сотрудники правоохранительных органов сами принимают те или иные меры реагирования на ИТ-инциденты в сети.
Специалист по информационной безопасности (ИБ) группы компаний «ST IT» напомнил о том, что в российском сегменте интернета уже действуют ИТ-системы для мониторинга социальных сетей и выявления экстремистского или преступного контента. Существуют государственные проекты в рамках обеспечения национальной безопасности, однако их технические возможности не афишируются. В то же время, ИТ-инструменты частных компаний в России чаще направлены на выявление угроз и киберпреступной деятельности, а не на массовую деанонимизацию пользователей в мессенджерах.
Основное назначение подобных ИТ-инструментов - деанонимизация с использованием сбора доступных данных: никнеймов, метаданных изображений, участия пользователя в группах, других сообщений, стикерпаков и тому подобного, отметил заместитель директора Центра компетенций Национальной технологической инициативы по большим данным Московского государственного университета (МГУ) им. М.В. Ломоносова . Это похоже на работу сыщика, который ищет улики на месте преступления. Нейронная сеть справляется с этим гораздо эффективнее, чем человек-аналитик, так как может анализировать огромный объем данных. Тростьянский подчеркнул, что если к этому добавляется также механизм выявления деструктивного контента на первом этапе, то востребованность Apparatus Sapiens увеличится.
ИИ-модель для налоговой
Специалисты Научно-образовательного центра Федеральной налоговой службы (ФНС) России и Московского государственного технического университета (МГТУ) им. Н.Э. Баумана разработали ИИ-модель, способную вычислять финансовых мошенников.
ИИ-модель активно ищет аномалии в финансовых данных, в частности оно может выявлять записи о юридических лицах с недостоверными сведениями. Например, ИИ-модель способна вычислить фейковые данные в Едином государственном реестре юридических лиц (ЕГРЮЛ) о новых компаниях т.е. существующих в России менее 30 дней и не сдавших налоговую отчетность.
Со слов разработчиков нейронной сети, в ИИ-модель загружаются обезличенные данные по регистрации юридических лиц, а на выходе сотрудники ФНС получают список ИНН подозрительных налогоплательщиков. Программа отбирает организации, которые могут оказаться мошенническими, по трем параметрам: адресу регистрации юридического лица, его руководителя и учредителя.