The object of research, development or design (in Russian) : Зерттеу, әзірлеу және жобалау объектісі жасанды интеллект алгоритмдеріне негізделген мессенджерлерде телефонмен сөйлесу және/немесе мәтіндік хабар алмасу процесінде алаяқтық әрекеттерді тану технологиясы болып табылады. Бұл Даму алаяқтық әрекеттерді нақты уақыт режимінде тиімді анықтауға мүмкіндік беретін әдістер мен алгоритмдерді құруды қамтиды. Осы мақсатқа жету үшін жалған мәлімдемелерді тану және манипуляциялық сөйлеуді тану үшін гибридті AI модельдерін қолдану жоспарлануда. Әзірленген әдістер мен алгоритмдердің нәтижелері операторлардың мобильді қызметтерін интеграциялау үшін API сервисін ұсынуда және мобильді қосымшада іске асырылатын болады. Технология киберқауіпсіздік саласындағы инновациялық шешім болуға бағытталған.

The object of research, development or design (in Kazakh) : Объектом исследования, разработки и проектирования является технология распознавания мошеннических действий в процессе телефонного разговора и/или обмена текстовыми сообщениями в мессенджерах на основе алгоритмов искусственного интеллекта. Эта разработка включает создание методов и алгоритмов, позволяющих эффективно выявлять мошеннические действия в реальном режиме времени. Для достижения этой цели планируется применение гибридных моделей ИИ по распознаванию ложных высказываний и распознаванию манипуляционной речи. Результаты разработанных методов и алгоритмов будут реализованы в предоставлении API сервиса для интеграции мобильных служб операторов и в мобильном приложении. Технология направлена на то, чтобы быть инновационным решением в области кибербезопасности.

Aim of work (in Russian) : Целью проекта является разработка методов и алгоритмов, позволяющих эффективно выявлять мошеннические действия во время телефонного разговора и/или обмена текстовыми сообщениями посредством мессенджеров в реальном режиме времени. Результаты разработанных методов и алгоритмов будут реализованы в предоставлении API сервиса для интеграции мобильных служб операторов и в мобильном приложении

Aim of work (in Kazakh) : Жобаның мақсаты-нақты уақыт режимінде мессенджерлер арқылы телефонмен сөйлесу және/немесе мәтіндік хабар алмасу кезінде алаяқтық әрекеттерді тиімді анықтауға мүмкіндік беретін әдістер мен алгоритмдерді әзірлеу. Әзірленген әдістер мен алгоритмдердің нәтижелері операторлардың мобильді қызметтерін интеграциялау үшін API сервисін ұсынуда және мобильді қосымшада іске асырылатын болады

Методы исследования (на русском) : Основными подходами к проведению исследования являются теоретические и эмпирические методы. Исследовательская стратегия базируется на экспериментальных типах исследования. Теоретические методы включают анализ, индукцию, дедукцию, постановку проблем и построение гипотез. Эмпирические методы включают изучение литературы и документов, письменный опрос и анкетирование, экспертные оценки и тестирование, сравнение, измерение и эксперимент. Для достижения цели планируется применение гибридных моделей ИИ по распознаванию ложных высказываний и распознаванию манипуляционной речи. В процессе эксперимента будут использоваться: • Существующие методы векторизации текста. • Алгоритмы машинного обучения (МО): метод опорных векторов, логистическая регрессия, дерево решений. • Методы и архитектуры глубоких и рекуррентных нейронных сетей. • Нечеткая логика, обработка естественного языка (NLP) и метод долговременной и кратковременной памяти (LSTM). Методы сбора первичной информации: • Сбор существующих данных из открытых источников. • Предоставление реальных записей разговора операторами связи. • Самостоятельный сбор данных через письменный опрос и анкетирование. • Сбор данных посредством создания аккаунтов в социальных сетях с привязкой автобота. • Генерация сообщений и текста разговора

Методы исследования (на казахском) : Зерттеуді жүргізудің негізгі тәсілдері теориялық және эмпирикалық әдістер болып табылады. Зерттеу стратегиясы зерттеудің эксперименттік түрлеріне негізделген. Теориялық әдістерге талдау, индукция, дедукция, проблемаларды қою және гипотеза құру жатады. Эмпирикалық әдістерге әдебиеттер мен құжаттарды зерттеу, жазбаша сауалнама және сауалнама, сараптамалық бағалау және тестілеу, салыстыру, өлшеу және эксперимент жатады. Мақсатқа жету үшін жалған мәлімдемелерді тану және манипуляциялық сөйлеуді тану үшін гибридті AI модельдерін қолдану жоспарлануда. Эксперимент барысында мыналар қолданылады: * Мәтінді векторлаудың қолданыстағы әдістері. * Машиналық оқыту алгоритмдері (MO): тірек векторлық әдіс, логистикалық регрессия, шешім ағашы. * Терең және қайталанатын нейрондық желілердің әдістері мен архитектуралары. * Бұлыңғыр логика, табиғи тілді өңдеу (NLP) және ұзақ мерзімді және қысқа мерзімді жад әдісі (LSTM). Бастапқы ақпаратты жинау әдістері: * Ашық көздерден бар деректерді жинау. * Байланыс операторларының нақты сөйлесу жазбаларын ұсынуы. * Жазбаша сауалнама және сауалнама арқылы деректерді өздігінен жинау. * Автоботпен байланыстырылған әлеуметтік медиа аккаунттарын құру арқылы деректерді жинау. * Хабарламалар мен сөйлесу мәтінін құру

Obtained results and novelty (in Russian) : Научная новизна проекта заключается в применении моделей искусственного интеллекта (ИИ) для распознавания ложных высказываний и манипуляционной речи, что повысит эффективность выявления мошеннических звонков в реальном времени. Планируется исследование в области распознавания манипулятивной речи с элементами нейролингвистического программирования, что позволит адаптировать технологию к новым схемам телефонного мошенничества. Проект дополнит существующие исследования моделью распознавания ложных высказываний. В странах СНГ и Казахстане аналогичные научные работы отсутствуют. Ожидаемые результаты: Технология достигнет 4-го уровня готовности (УГТ), предлагая инновационное решение в сфере кибербезопасности. Программные решения: – Разработка API для интеграции с мобильными операторами. – Создание мобильного приложения с технологией распознавания мошенничества. Научные результаты: – 2 статьи в журналах Scopus/Web of Science (≥50 перцентиль). – 2 статьи в журналах КОКНВО РК. – Монография и 1 авторское свидетельство. – Техническая документация по алгоритмам детектирования. Оценка и распространение: – 3 экспертных заключения. – Публикация результатов на сайте проекта. – Участие в 2 международных конференциях. – 1 стажировка в Университете Коимбра (Португалия). Коммерческая значимость: Результаты востребованы в банках, телеком- и финтех-секторах, повышают безопасность и доверие граждан к финансовым институтам.

Obtained results and novelty (in Kazakh) : Жобаның ғылыми жаңалығы жалған мәлімдемелер мен манипуляциялық сөйлеуді тану үшін жасанды интеллект (AI) модельдерін қолдану болып табылады, Бұл Нақты уақыттағы алаяқтық қоңырауларды анықтаудың тиімділігін арттырады. Нейролингвистикалық бағдарламалау элементтерімен манипуляциялық сөйлеуді тану саласында зерттеу жоспарлануда, бұл технологияны телефондық алаяқтықтың жаңа схемаларына бейімдеуге мүмкіндік береді. Жоба қолданыстағы зерттеулерді жалған мәлімдемелерді тану моделімен толықтырады. ТМД елдерінде және Қазақстанда осындай ғылыми жұмыстар жоқ. Күтілетін нәтижелер: Технология киберқауіпсіздік саласындағы инновациялық шешімді ұсына отырып, дайындықтың 4-ші деңгейіне (UGT) жетеді. Бағдарламалық шешімдер: - Мобильді операторлармен интеграциялау үшін API әзірлеу. - Алаяқтықты тану технологиясымен мобильді қосымшаны құру. Ғылыми нәтижелер: - Scopus / Web of Science журналдарындағы 2 мақала (≥50 перцентиль). - ҚР КОКНВО журналдарында 2 мақала. - Монография және 1 авторлық куәлік. - Анықтау алгоритмдері бойынша техникалық құжаттама. Бағалау және тарату: - 3 сараптамалық қорытынды. - Нәтижелерді жоба сайтында жариялау. - 2 халықаралық конференцияға қатысу. - 1 Коимбра университетінде (Португалия) тағылымдамадан өту. Коммерциялық маңыздылығы: Нәтижелер банктерде, Телеком-және финтех-секторларда сұранысқа ие, азаматтардың қаржы институттарына қауіпсіздігі мен сенімін арттырады.

The main constructive and technical economic indicators (in Russian) : Объект и технология: Разработка технологии распознавания мошеннических действий в телефонных разговорах и мессенджерах на основе алгоритмов искусственного интеллекта (ИИ). Методы: Применение гибридных моделей ИИ для анализа ложных высказываний и манипуляционной речи. Уровень готовности (УГТ): – На момент подачи заявки — 2-й уровень. – По завершении проекта — достижение 4-го уровня готовности. Конечные продукты: – API-сервис для интеграции с мобильными операторами. – Мобильное приложение с технологией распознавания мошенничества. Технологическая цель: Создание инновационного решения в сфере кибербезопасности, обеспечивающего выявление мошеннических действий в реальном времени. Технико-экономические показатели Коммерческая привлекательность: Результаты проекта могут быть внедрены в банках, финансовых организациях, телеком-компаниях и частных структурах для повышения безопасности. Социально-экономический эффект: – Повышение финансовой защищённости граждан. – Рост доверия к финансовым институтам. – Увеличение прозрачности онлайн-транзакций и снижение теневой экономики. – Снижение уровня преступности, связанной с телефонным и онлайн-мошенничеством.

The main constructive and technical economic indicators (in Kazakh) : Нысан және технология: Жасанды интеллект (AI) алгоритмдеріне негізделген телефон және мессенджерлердегі алаяқтық әрекеттерді тану технологиясын әзірлеу. Әдістері: жалған мәлімдемелер мен манипуляциялық сөйлеуді талдау үшін гибридті AI модельдерін қолдану. Дайындық деңгейі (UGT): - Өтінім беру кезінде-2-деңгей. - Жоба аяқталғаннан кейін-дайындықтың 4-ші деңгейіне жету. Соңғы өнімдер: -Мобильді операторлармен интеграциялауға арналған API қызметі. - Алаяқтықты тану технологиясы бар мобильді қосымша. Технологиялық мақсат: нақты уақыттағы алаяқтық әрекеттерді анықтауды қамтамасыз ететін киберқауіпсіздік саласында инновациялық шешім құру. Техникалық-экономикалық көрсеткіштер Коммерциялық тартымдылық: жобаның нәтижелерін қауіпсіздікті арттыру үшін банктерде, қаржы ұйымдарында, телекоммуникациялық компанияларда және жеке құрылымдарда енгізуге болады. Әлеуметтік-экономикалық әсер: - Азаматтардың қаржылық қорғалуын арттыру. - Қаржы институттарына деген сенімнің артуы. - Онлайн-транзакциялардың ашықтығын арттыру және көлеңкелі экономиканың төмендеуі. - Телефон және онлайн алаяқтықпен байланысты қылмыс деңгейін төмендету.

Level of implementation (in Russian) : Разработанная технология позволяет выявлять мошенничество в реальном времени при телефонных звонках и сообщениях в мессенджерах. Уровень готовности и реализация: на момент подачи заявки проект соответствует 2 уровню готовности (УГТ); по завершении достигнет 4 уровня, предоставляя инновационное решение в кибербезопасности. Реализация предусматривает: API сервиса для интеграции с мобильными службами операторов с документацией (Задача №8). Мобильное приложение для конечных пользователей (Задача №9). Завершающий этап — тестирование и апробация в реальном времени (Задача №10) с экспертными заключениями. Целевое внедрение и коммерциализация: технология имеет высокую коммерческую привлекательность. Целевые пользователи — частные лица, банки, финансовые организации, операторы связи, госучреждения и компании-разработчики ПО. Области применения: Банки и финорганизации: защита от телефонного и онлайн-мошенничества. Операторы связи: автоматическое выявление подозрительных звонков и сообщений. Госучреждения: безопасность сервисов и граждан. IT-компании: интеграция алгоритмов в существующие системы безопасности. Коммерциализация возможна через лицензии, внедрение в процессы банков и операторов, а также создание самостоятельных приложений. Проект усилит конкурентоспособность финансовых сервисов и операторов связи на международном уровне.

Level of implementation (in Kazakh) : Әзірленген технология телефон қоңыраулары мен мессенджерлердегі хабарламалар кезінде нақты уақыттағы алаяқтықты анықтауға мүмкіндік береді. Дайындық деңгейі және іске асыру: өтінім беру кезінде жоба 2 дайындық деңгейіне (UGT) сәйкес келеді; аяқталғаннан кейін Киберқауіпсіздіктің инновациялық шешімін ұсына отырып, 4 деңгейге жетеді. Іске асыру мыналарды көздейді: Құжаттамасы бар операторлардың мобильді қызметтерімен интеграциялауға арналған сервистің API (№8 тапсырма). Соңғы пайдаланушыларға арналған мобильді қосымша (№9 тапсырма). Қорытынды кезең-нақты уақыттағы тестілеу және апробация (№10 тапсырма) сараптамалық қорытындылармен. Мақсатты енгізу және коммерцияландыру: технология жоғары коммерциялық тартымдылыққа ие. Мақсатты пайдаланушылар — жеке тұлғалар, банктер, қаржы ұйымдары, байланыс операторлары, мемлекеттік мекемелер және бағдарламалық жасақтама компаниялары. Қолдану салалары: Банктер мен қаржы ұйымдары: телефон және онлайн алаяқтықтан қорғау. Тасымалдаушылар: күдікті қоңыраулар мен хабарламаларды автоматты түрде анықтау. Мемлекеттік мекемелер: сервистер мен азаматтардың қауіпсіздігі. IT компаниялары: алгоритмдерді қолданыстағы қауіпсіздік жүйелеріне біріктіру. Коммерцияландыру лицензиялар, процестерге банктер мен операторларды енгізу, сондай-ақ тәуелсіз қосымшалар құру арқылы мүмкін болады. Жоба халықаралық деңгейде қаржы сервистері мен байланыс операторларының бәсекеге қабілеттілігін күшейтеді.

Efficiency (in Russian) : Главная цель проекта — разработка методов и алгоритмов для эффективного выявления мошенничества при телефонных звонках и обмене сообщениями в реальном времени. Механизмы повышения эффективности: система использует гибридные модели ИИ для распознавания ложных высказываний и манипуляционной речи, что повышает точность выявления мошенников. Научная новизна проекта заключается в применении таких моделей для улучшения результативности. Практическая реализация и точность: Адаптивность к новым угрозам: алгоритмы выявляют признаки нейролингвистического программирования в диалоге, что обеспечивает устойчивость к новым мошенническим скриптам. Показатели эффективности: внедрение распознавания ложных высказываний повышает точность; при вероятности риска выше 80% звонок прерывается, а абонент уведомляется. Высокая производительность достигается через клиент-серверное мобильное приложение и микро-сервисную архитектуру. Таким образом, эффективность системы определяется не только высокой точностью классификации мошенника и обычного собеседника, но и способностью технологии быстро и надежно противостоять новым методам киберпреступников.

Efficiency (in Kazakh) : Жобаның негізгі мақсаты-нақты уақыттағы телефон қоңыраулары мен хабар алмасу алаяқтықтарын тиімді анықтау әдістері мен алгоритмдерін әзірлеу. Тиімділікті арттыру механизмдері: жүйе жалған мәлімдемелер мен манипуляциялық сөйлеуді тану үшін гибридті AI үлгілерін пайдаланады, бұл алаяқтарды анықтау дәлдігін арттырады. Жобаның ғылыми жаңалығы-тиімділікті жақсарту үшін осындай модельдерді қолдану. Практикалық іске асыру және дәлдік: Жаңа қауіптерге бейімделу: Алгоритмдер диалогта нейролингвистикалық бағдарламалаудың белгілерін анықтайды, бұл жаңа алаяқтық сценарийлерге төзімділікті қамтамасыз етеді. Тиімділік көрсеткіштері: жалған мәлімдемелерді тануды енгізу дәлдікті арттырады; тәуекел ықтималдығы 80% - дан жоғары болса, қоңырау үзіліп, абонентке хабарланады. Жоғары өнімділікке клиент-серверлік мобильді қосымша және микро-сервистік архитектура арқылы қол жеткізіледі. Осылайша, жүйенің тиімділігі Алаяқ пен қарапайым сұхбаттасушыны жіктеудің жоғары дәлдігімен ғана емес, сонымен қатар технологияның киберқылмыскерлердің жаңа әдістеріне тез және сенімді қарсы тұру қабілетімен де анықталады.

Field of application (in Russian) : Проект направлен на разработку технологии распознавания мошеннических действий в процессе телефонных разговоров и/или обмена текстовыми сообщениями в мессенджерах с использованием алгоритмов искусственного интеллекта. Полученные результаты обладают высокой коммерческой привлекательностью и будут применимы в следующих областях: 1. Финансовые учреждения (банки, кредитные организации): для защиты от телефонных и онлайн-мошенничеств, а также для улучшения безопасности клиентских операций. 2. Операторы связи и мобильные платформы: для внедрения технологии в системы автоматического выявления подозрительных или мошеннических разговоров и сообщений. 3. Государственные учреждения: для обеспечения безопасности государственных сервисов, а также защиты граждан от мошенничества в различных сферах. 4. Компании по разработке программного обеспечения: для использования алгоритмов в целях интеграции в существующие системы безопасности или разработки новых решений для борьбы с мошенничеством. 5. Частные компании и другие организации: которые могут интегрировать эти решения в свои процессы для повышения безопасности. Целевые потребители Целевыми потребителями ожидаемых результатов будут являться как частные лица, так и крупные организации, заинтересованные в повышении уровня безопасности и минимизации финансовых рисков

Field of application (in Kazakh) : Жоба жасанды интеллект алгоритмдерін қолдана отырып, мессенджерлерде телефонмен сөйлесу және/немесе мәтіндік хабар алмасу процесінде алаяқтық әрекеттерді тану технологиясын жасауға бағытталған. Нәтижелер жоғары коммерциялық тартымдылыққа ие және келесі салаларда қолданылады: 1. Қаржы институттары (банктер, несиелік ұйымдар): телефон және онлайн алаяқтықтан қорғау және клиенттердің қауіпсіздігін жақсарту. 2. Тасымалдаушылар және мобильді платформалар: күдікті немесе алаяқтық әңгімелер мен хабарламаларды автоматты түрде анықтау жүйелеріне технологияны енгізу. 3. Мемлекеттік мекемелер: мемлекеттік қызметтердің қауіпсіздігін қамтамасыз ету, сондай-ақ азаматтарды әртүрлі салалардағы алаяқтықтан қорғау. 4. Бағдарламалық жасақтама компаниялары: қолданыстағы қауіпсіздік жүйелеріне интеграциялау немесе алаяқтықпен күресудің жаңа шешімдерін әзірлеу мақсатында алгоритмдерді қолдану. 5. Жеке компаниялар және басқа ұйымдар: қауіпсіздікті жақсарту үшін осы шешімдерді өз процестеріне біріктіре алады. Мақсатты тұтынушылар Күтілетін нәтижелердің нысаналы тұтынушылары қауіпсіздік деңгейін арттыруға және қаржылық тәуекелдерді азайтуға мүдделі жеке тұлғалар да, ірі ұйымдар да болады