ИИ научили ловить секунду, когда человек может стать жертвой мошенников

Московские исследователи создали модель, которая отслеживает стресс по сигналам тела и заранее определяет риск обмана

Московские учёные создали нейросеть, которая может понять, что человек разговаривает с телефонными мошенниками — ещё до того, как он отдаст деньги. Она отслеживает эмоции и физиологические реакции и с высокой точностью выявляет опасный момент.

Почему понадобилась новая технология

В среднем около миллиона россиян ежегодно становятся жертвами телефонных мошенников. Злоумышленники давят на эмоции: вызывают страх, грусть или отвращение, торопят, угрожают и утверждают, что времени на раздумья нет. В результате некоторые люди теряют способность трезво оценивать ситуацию и контроль над своими действиями.

Ранее уже разрабатывались методы выявления мошенничества с помощью анализа активности мозга. Однако такие подходы требуют данных электроэнцефалографии, которые сложно собирать и использовать в повседневной жизни.

Поэтому учёные из РТУ МИРЭА и Центрального экономико-математического института РАН сделали ставку на более доступные показатели — биологические сигналы стресса. Среди них частота сердечных сокращений, вариабельность сердечного ритма и рост артериального давления.

Как обучали нейросеть

Исследователи связали физиологические показатели с эмоциями, возникающими в ответ на действия мошенников — например, попытку запугивания или резкое сообщение о возможных потерях.

Для обучения использовались данные 16 участников в возрасте от 19 до 24 лет. Им показывали пять типов видеоклипов, вызывающих радость, грусть, страх, отвращение или нейтральную реакцию. Нейросеть фиксировала биомаркеры и училась их распознавать.

Дополнительно модель обучалась на стресс-тестах и данных энцефалограмм, формируя временную траекторию вероятности эмоций.

Для повышения точности учёные объединили несколько математических методов. В одной части модели применили архитектуру Колмогорова—Арнольда, позволяющую разложить данные на более мелкие элементы, в другой — специальный фильтр для разделения разных типов информации.

Использование этой архитектуры увеличило точность алгоритма на 3–5% по сравнению со стандартными компонентами сверточных нейросетей. Проверка на дополнительных данных показала, что модель определяет эмоциональное состояние с точностью около 90%.

Руководитель лаборатории индустриального программирования РТУ МИРЭА, кандидат технических наук Екатерина Плешакова
Руководитель лаборатории индустриального программирования РТУ МИРЭА, кандидат технических наук Екатерина Плешакова

Как это поможет в реальной жизни

Во время стресс-теста система строит временной график эмоций. Период устойчивого страха соответствует моменту максимальной уязвимости перед мошенниками.

В такие моменты важно сделать паузу, проверить информацию через независимые источники и не принимать импульсивных решений.

Технологию планируется интегрировать в носимые устройства — умные часы и фитнес-браслеты. Это позволит в реальном времени анализировать биомедицинские сигналы и предупреждать пользователя о риске мошенничества.

Ведущий научный сотрудник лаборатории индустриального программирования РТУ МИРЭА, кандидат физико-математических наук Алексей Осипов
Ведущий научный сотрудник лаборатории индустриального программирования РТУ МИРЭА, кандидат физико-математических наук Алексей Осипов

В будущем исследователи планируют расширить наборы данных, включая разные возрастные группы, и связать реакции на мошенничество с биомедицинскими сигналами.

Также рассматривается объединение анализа эмоций с обработкой речи — чтобы учитывать не только состояние человека, но и то, что именно говорят мошенники.

Результаты исследования, поддержанного грантом Российского научного фонда, опубликованы в журнале Technologies.

Читайте ещё материалы по теме:

Источники:
Наука.РФ

Сейчас на главной