На информационном ресурсе применяются рекомендательные технологии (информационные технологии предоставления информации на основе сбора, систематизации и анализа сведений, относящихся к предпочтениям пользователей сети "Интернет", находящихся на территории Российской Федерации)

Газета.ру

8 703 подписчика

Свежие комментарии

  • Константин Самарин
    Интересно, найдутся-ли глупцы, захотящие связаться с аферисткой?Риэлтор Правотори...
  • Сергей Нововожилов
    Евросоюз  "требует"? А может быть НАМ до Мадрида, Парижа и ЛОндона дойти и распустить евросоюз?Каллас: ЕС предла...
  • Алекс Сэм
    В принципе не вижу надобности в этом законе так как не вижу надобности нахождения здесь детей мигрантов от слова совсем.Обозреватель Ворс...

"Яндекс" при помощи ИИ сократил переходы по фишинговым объявлениям в 10 раз

"Яндекс" усовершенствовал процесс поиска недобросовестных рекламодателей при помощи искусственного интеллекта. ИИ предугадывает поведение мошенников и заранее блокирует рекламодателей, которые меняют контент на сайте на фишинговый уже после прохождения модерации. Это позволяет уменьшить количество переходов по фишинговым объявлениям в 10 раз, сообщила пресс-служба компании.

Уточняется, что недобросовестные рекламодатели всегда начинают размещение рекламы через безобидный контент - как на сайте, так и в своих креативах. После прохождения первого этапа модерации он меняется на опасный, и в этот момент крайне важно быстро остановить показ такой рекламы. Благодаря внедрению искусственного интеллекта система не просто реагирует на нарушения, а предугадывает мошенническое поведение.

В "Яндексе" пояснили, что алгоритмы модерации анализируют как поведение рекламодателей, так и контент, который они размещают. Технология выявляет подозрительные паттерны и так называемые "заготовки" - признаки того, что сайт может быть использован для распространения фишингового контента уже после прохождения модерации.

Система учитывает множество факторов - от изменений в контенте сайта и нетипичной динамики посещаемости до технических деталей, а также распознает фрагменты кода, ранее замеченные на вредоносных ресурсах и механизмы подмены контента в зависимости от устройства пользователя.

 

Ссылка на первоисточник
наверх