Добавить новость
РИА «Томск» (Томск)
Октябрь
2025
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
21
22 23
24
25
26
27
28
29
30
31

ТУСУР создал приложение для защиты слабовидящих от мошенников

0
ТОМСК, 23 окт – РИА Томск, Анна Касилова. Ученые Томского госуниверситета систем управления и радиоэлектроники (ТУСУР) создали мобильное приложение, которое будет защищать слабовидящих людей от обмана на фишинговых сайтах; приложение проходит тестирование, его запуск планируется в 2026 году, сообщает пресс-служба вуза в четверг."Сотрудники лаборатории интеллектуальных систем кафедры компьютерных систем в управлении и проектировании (КСУП)  ТУСУРа разрабатывают новые прогностические методы и модели в области построения систем объяснимого искусственного интеллекта... Методы уже нашли применение в мобильном приложении, которое предупреждает людей с нарушениями зрения о подозрительных ссылках при сканировании NFC-меток и QR-кодов", – сказано в сообщении.По данным пресс-службы, данное приложение было сделано для проекта "Умный стикер для слепых и слабовидящих". NFC-стикеры, размещенные для ориентирования слабовидящих в ряде регионов, защищены от перезаписи, каждый несет индивидуальную информацию, но их можно легко переклеить.Добавляется, что при сканировании NFC-меток и QR-кодов приложение будет сообщать слабовидящему, безопасен сайт или нет. В настоящий момент приложение тестируют, его запуск запланирован на 2026 год. Приложение сделано на основе разработанных учеными вуза моделей. Основные проблемные направления: обнаружение спама, фишинговых сайтов и сетевых атак на информационные ресурсы."Модели, созданные на основе инкрементного обучения, позволяют быстрее адаптировать классификаторы, поддерживать их в актуальном состоянии, то есть реагировать на так называемые мошеннические тренды", – приводит пресс-служба слова доцента кафедры КСУП Михаила Светлакова.Сам проект по созданию моделей инкрементного (поэтапного) обучения реализуется в ТУСУРе с 2024 года при поддержке Российского научного фонда (РНФ). В основе программы лежат нечеткие классификаторы типа Min-Max и системы Ангелова-Ягера, которые в отличие от нейросетей, могут дать четкий ответ и объяснить результат



Moscow.media
Частные объявления сегодня





Rss.plus
















Музыкальные новости




























Спорт в России и мире

Новости спорта


Новости тенниса