Создана нейросеть для оценки связи аватарки в соцсетях со способностью противостоять мошенникам

Исследователи Санкт-Петербургского Федерального исследовательского центра РАН (СПб ФИЦ РАН) совместно с исследователями РАНХиГС обучили нейросеть находить соответствия между способностью человека противостоять кибермошенникам и его аватаркой в социальных сетях. Об этом «Газете.Ru» рассказали в СПб ФИЦ РАН.

Социальные сети являются местом высокой активности киберпреступников. Их деятельность направлена на самые разные цели, ключевые из которых связаны с нанесением экономического и репутационного ущерба людям и компаниям. Поэтому крайне актуальной является разработка эффективных методов и сервисов для повышения безопасности пользователей соцсетей.

«Мы исходим из того, что реакция пользователей на разные социоинженерные атаки злоумышленников зависит от выраженности у них психологических особенностей, в частности от психологической защиты. Мы смотрим на странице аккаунта, что публикует пользователь на стене, какие фотографии и данные он о себе ввел, с кем он дружит. На основе этих данных мы оцениваем выраженность у пользователя психологических особенностей, а уже на основе этой информации предсказываем защищенность пользователей», — пояснил «Газете.Ru» младший научный сотрудник Лаборатории теоретических и междисциплинарных проблем информатики (ЛТиМПИ) СПб ФИЦ РАН Федор Бушмелев.

Анализ каждого пользователя вручную требует очень много ресурсов. Одним из способов повышения эффективности этой работы является автоматизация, например, с помощью нейросетей. Одну из таких нейросетей создала команда ученых.

Она была обучена распознавать эмоции людей по фотографиям. Именно эмоции лежат в основе защитных проявлений личности. Ученые дообучили нейросеть таким образом, чтобы она могла установить соответствия между наиболее ярко выраженными механизмами психологической защиты и особенностями фото на аватарке.

Пока нейросеть распознает немного признаков на фотографии пользователя: положение головы, глаз, выражение лица и некоторые другие. Однако в будущем ученые хотят добавить больше признаков, использовав, например, положение тела в кадре, позу, предметы и прочее.

В перспективе, подобные нейросети могут анализировать огромное число аккаунтов пользователей и подсказывать какие психологические уязвимости может усмотреть на фото в аккаунте опытный киберпреступник, если попытается его взломать или ввести в заблуждение по переписке. Это необходимо для того, чтобы пользователь их устранил или был готов адекватно отреагировать.

Подобный сервис будет актуален для компаний, HR-специалисты которых будут его использовать при изучении активности потенциального кандидата на трудоустройство в соцсетях. Кроме того, в будущем может быть создан сервис для частных пользователей, который будет за небольшую плату анализировать психологические уязвимости аккаунта по фото.