Архитектура антиспам-платформы 'Хранитель': как мы защищаем пользователей от мошенников и нежелательных звонков

Телефонное мошенничество и спам остаются серьезной проблемой, снижающей доверие к мобильной связи. В СберМобайл мы разработали 'Хранитель' – комплексную платформу, которая использует передовые алгоритмы для идентификации и блокировки нежелательных звонков, обеспечивая надежную защиту наших абонентов. Этот кейс посвящен архитектуре и принципам работы нашего решения.

Проблема нежелательных звонков и мошенничества

Ежедневно миллионы абонентов сталкиваются с нежелательными звонками: от рекламных предложений до изощренных мошеннических схем. Это не только раздражает, но и несет реальные финансовые и репутационные риски. Традиционные методы борьбы, такие как черные списки, быстро устаревают, поскольку злоумышленники постоянно меняют номера и тактики. Нашей задачей было создать динамичную, адаптивную систему, способную оперативно реагировать на новые угрозы и минимизировать ложные срабатывания.

Что сделали: архитектура платформы 'Хранитель'

В основе 'Хранителя' лежит многоуровневая архитектура, объединяющая различные методы анализа и реагирования. Мы отошли от простого сопоставления номеров, сосредоточившись на поведенческом анализе и интеграции с внешними источниками данных.

Платформа состоит из нескольких ключевых модулей:

Модуль сбора и агрегации данных. Этот компонент собирает информацию из множества источников. Внутренние данные включают метаданные звонков (длительность, частота, направление, время суток), а также обезличенные агрегированные данные о реакции абонентов на звонки. Внешние источники включают открытые базы данных мошеннических номеров, фишинговые ресурсы и информацию от партнерских антифрод-систем. Мы также учитываем обратную связь от самих пользователей СберМобайл, которые могут пометить звонок как спам или мошенничество.

Модуль препроцессинга и нормализации данных. Собранные данные проходят этапы очистки, трансформации и нормализации. Это необходимо для обеспечения единообразия форматов и повышения качества входных данных для аналитических моделей. Здесь происходит обогащение данных, например, сопоставление номеров с географическими регионами или определение типа номера (мобильный, стационарный).

Модуль аналитических моделей. Ядро 'Хранителя' включает несколько типов моделей:

— Модели машинного обучения: Используются для выявления аномалий и паттернов, характерных для спама и мошенничества. Это включает кластеризацию похожих звонков, классификацию номеров на основе их истории и поведенческих признаков, а также прогнозирование вероятности мошенничества для новых или неизвестных номеров. Мы используем ансамблевые методы, сочетающие различные алгоритмы для повышения точности.

— Правила и эвристики: Дополняют машинное обучение жесткими правилами, основанными на известных сценариях мошенничества или признаках массового спама. Например, звонки с экстремально высокой частотой на разные номера или звонки, имитирующие номера банков.

— Репутационные списки: Динамически обновляемые "черные" и "серые" списки номеров, формируемые на основе данных от пользователей, внешних источников и автоматического анализа.

Модуль принятия решений и блокировки. После обработки данных аналитическими моделями, система принимает решение о дальнейших действиях. Это может быть:

— Автоматическая блокировка звонка: для номеров с высоким уровнем уверенности в том, что это спам или мошенничество.

— Пометка звонка: для абонента отображается предупреждение о возможном спаме или мошенничестве, позволяя принять решение о приеме звонка.

— Перенаправление звонка: на голосового Ассистента СберМобайл, который может принять звонок, расшифровать его и отправить абоненту в виде текста, не беспокоя его.

Модуль обратной связи и постоянного обучения. Пользователи могут сообщать о нежелательных звонках через приложение СберМобайл. Эта информация возвращается в систему для дообучения моделей и уточнения правил, обеспечивая постоянное совершенствование 'Хранителя'.

Результат: эффективная защита и снижение угроз

Внедрение 'Хранителя' позволило значительно снизить количество нежелательных звонков, доходящих до абонентов СберМобайл. Мы видим снижение жалоб на спам и мошенничество, что подтверждает эффективность многоуровневого подхода. Система демонстрирует низкий процент ложных срабатываний, что критически важно для сохранения качества связи и предотвращения блокировки легитимных звонков. Оперативная адаптация к новым угрозам позволяет нам постоянно опережать мошенников, защищая финансовую безопасность и спокойствие наших пользователей.

Вывод: технологии на страже безопасности

Создание 'Хранителя' — это иллюстрация того, как комплексный подход к безопасности, основанный на современных технологиях анализа данных и машинного обучения, может эффективно решать актуальные проблемы. Мы продолжаем развивать платформу, интегрируя новые источники данных и совершенствуя алгоритмы, чтобы обеспечить нашим абонентам максимально надежную защиту. Узнайте о технологиях, которые стоят за вашей защитой.