Цифровой щит паломника: выявление мошенничества в сфере хаджа и умры

от

Автор: Денис Аветисян

Новая методика на основе машинного обучения позволяет эффективно распознавать недобросовестные агентства, предлагающие услуги по организации паломничества.

🐢

Ищешь ракеты? Это не к нам. У нас тут скучный, медленный, но надёжный, как швейцарские часы, фундаментальный анализ.

Бесплатный Телеграм канал
Гибридная архитектура, объединяющая искусственный интеллект и технологию блокчейн, представляет собой синергетическую систему, в которой $AI$ обеспечивает адаптивность и интеллектуальный анализ, а $Blockchain$ - надежность, прозрачность и неизменность данных, формируя основу для новых поколений децентрализованных и самообучающихся систем.
Гибридная архитектура, объединяющая искусственный интеллект и технологию блокчейн, представляет собой синергетическую систему, в которой $AI$ обеспечивает адаптивность и интеллектуальный анализ, а $Blockchain$ — надежность, прозрачность и неизменность данных, формируя основу для новых поколений децентрализованных и самообучающихся систем.

В статье демонстрируется эффективность модели машинного обучения Support Vector Machine (SVM) для выявления мошеннических заявок от туристических агентств, организующих хадж и умру, путем анализа текстовых и метаданных характеристик.

Цифровизация услуг хаджа и умры в Индонезии, несмотря на удобство для паломников, создала благодатную почву для мошеннических мобильных приложений. В данной работе, ‘Machine Learning Algorithms: Detection Official Hajj and Umrah Travel Agency Based on Text and Metadata Analysis’, исследуется возможность автоматической верификации подлинности таких приложений с использованием алгоритмов машинного обучения. Показано, что модель опорных векторов (SVM), анализируя текстовое описание и метаданные приложений, достигает точности в 92.3%, что позволяет эффективно выявлять фальсификации. Может ли предложенный подход стать основой для национальной системы проверки, повышающей доверие к цифровым сервисам в сфере религиозного туризма?

Паломничество в цифровую эпоху: новые уязвимости

В эпоху цифровых технологий паломничество все чаще организуется посредством онлайн-сервисов, что, безусловно, облегчает планирование и доступ к информации. Однако эта растущая зависимость от цифровых платформ создает новые возможности для мошенничества и эксплуатации. Паломники, доверяя свои личные данные и финансовые ресурсы онлайн-агентствам и приложениям, становятся уязвимыми перед злоумышленниками, создающими поддельные сервисы, имитирующие легитимные организации. Это проявляется не только в финансовых потерях, но и в компрометации персональных данных, что представляет серьезную угрозу для безопасности и благополучия верующих, стремящихся к духовному обогащению.

В эпоху цифровизации паломничества все большую угрозу представляет распространение мошеннических приложений, имитирующих официальные сервисы. Эти приложения, зачастую внешне неотличимые от легитимных платформ, создаются с целью получения несанкционированного доступа к финансовой информации и личным данным паломников. Злоумышленники используют сложные методы маскировки, чтобы обмануть пользователей и получить доступ к их банковским счетам, номерам кредитных карт и другим конфиденциальным сведениям. Уязвимость особенно высока среди людей, не обладающих достаточной цифровой грамотностью или спешащих организовать поездку. Использование поддельных приложений может привести к значительным финансовым потерям и компрометации персональных данных, ставя под угрозу безопасность и благополучие паломников.

Данные Национального агентства по защите прав потребителей (BPKN) свидетельствуют о неуклонном росте числа жалоб, связанных с мошенничеством туристических агентств, предлагающих услуги паломничества. Эта тенденция подчеркивает масштаб проблемы и указывает на то, что все большее количество людей становятся жертвами недобросовестных практик. Анализ поступивших обращений демонстрирует разнообразие схем обмана — от продажи фиктивных туров и невыполнения договорных обязательств до сбора средств за несуществующие услуги. BPKN отмечает, что особенно уязвимыми перед мошенниками оказываются паломники, стремящиеся к организации поездки в короткие сроки и не уделяющие должного внимания проверке надежности туристического агентства. Постоянный рост числа жалоб требует повышенного внимания со стороны контролирующих органов и призывает паломников проявлять бдительность и осторожность при выборе оператора для организации поездки.

Неофициальные приложения значительно чаще запрашивают чувствительные разрешения, на их долю приходится 85% всех запросов повышенного риска, в то время как официальные приложения составляют лишь 15%.
Неофициальные приложения значительно чаще запрашивают чувствительные разрешения, на их долю приходится 85% всех запросов повышенного риска, в то время как официальные приложения составляют лишь 15%.

Раскрытие угрозы: поведение приложений и разрешения

Файл AndroidManifest.xml является ключевым компонентом каждой Android-приложения и содержит декларацию всех необходимых разрешений для доступа к ресурсам устройства и системным сервисам. Анализ этого файла позволяет выявить запрошенные разрешения, такие как доступ к камере, микрофону, контактам, местоположению и данным сети. Необычные или избыточные запросы разрешений, не соответствующие заявленной функциональности приложения, могут указывать на потенциально вредоносную активность. В частности, приложения, запрашивающие разрешения, не связанные с их основной задачей, например, приложение-фонарик, запрашивающее доступ к контактам, должны вызывать подозрения. Автоматизированный анализ AndroidManifest.xml является важной частью процесса обнаружения вредоносного ПО и оценки рисков безопасности.

Мошеннические приложения часто запрашивают избыточные разрешения, не соответствующие заявленной функциональности. Анализ запрошенных разрешений выявляет случаи, когда приложение требует доступ к данным или функциям устройства, которые не требуются для выполнения основных задач, таких как доступ к контактам для приложения-калькулятора или чтение SMS для игры. Это может указывать на намерение несанкционированного сбора данных, осуществления финансовых транзакций от имени пользователя или осуществления других вредоносных действий. Избыточные разрешения являются одним из ключевых индикаторов потенциально опасного программного обеспечения и требуют тщательной проверки.

Алгоритмы машинного обучения могут быть обучены для выявления аномальных запросов разрешений и поведенческих шаблонов, характерных для мошеннических приложений. Обучение происходит на основе больших наборов данных, включающих как легитимные, так и вредоносные приложения, позволяя алгоритмам выявлять отклонения от нормального поведения. Анализируемые параметры включают в себя частоту и комбинации запрашиваемых разрешений, а также динамическое поведение приложения во время выполнения, такое как сетевая активность и использование системных ресурсов. Использование методов, таких как контролируемое обучение и обнаружение аномалий, позволяет создавать модели, способные с высокой точностью классифицировать приложения и выявлять потенциальные угрозы.

Обнаружение и классификация: многоалгоритмный подход

Методы, такие как Fraud Droid, используют поведенческий анализ для выявления поддельных рекламных объявлений и потенциально вредоносных приложений, обеспечивая первичный уровень защиты. Этот подход основан на мониторинге действий приложений и выявлении отклонений от нормального поведения, таких как несанкционированный доступ к данным пользователя, необычная сетевая активность или попытки установки нежелательного программного обеспечения. Поведенческий анализ позволяет обнаруживать угрозы, которые могут не быть идентифицированы традиционными сигнатурными методами, и предоставляет возможность блокировки или предупреждения о подозрительной активности до того, как она нанесет ущерб.

Сравнение производительности алгоритмов классификации, таких как Наивный Байес (NB) и Случайный Лес (RF), наглядно демонстрирует преимущества ансамблевого обучения в повышении точности. Алгоритм NB, основанный на теореме Байеса и предположении о независимости признаков, обеспечивает быстрый, но менее точный анализ. В то время как RF, использующий множество решающих деревьев, построенных на различных подмножествах данных, значительно улучшает точность за счет уменьшения переобучения и повышения устойчивости к выбросам. Использование нескольких моделей в RF позволяет снизить дисперсию и получить более надежные прогнозы по сравнению с одиночными алгоритмами классификации.

В ходе тестирования алгоритмов классификации для выявления мошеннических приложений, модель на основе метода опорных векторов (SVM) показала наиболее высокую точность — 92.3%. Данный результат демонстрирует значительное улучшение в обеспечении цифровой безопасности паломников, использующих мобильные приложения. Хотя алгоритм случайного леса (RF) также продемонстрировал перспективность, SVM превзошел его по эффективности в задаче идентификации вредоносного программного обеспечения.

Создание доверия посредством блокчейна: безопасная экосистема

Технология блокчейн представляет собой многообещающее решение для повышения безопасности данных и установления проверяемого доверия в сфере цифровых паломнических услуг. В основе её функционирования лежит децентрализованный и неизменяемый реестр, где каждая транзакция записывается в виде “блока”, связанного с предыдущим, что делает подделку или несанкционированное изменение информации практически невозможным. Это особенно важно для паломников, которым необходимо быть уверенными в подлинности предоставляемых услуг и безопасности личных данных. Использование блокчейна позволяет создать прозрачную и надежную систему, где каждый этап паломнической поездки — от бронирования билетов до проживания — может быть верифицирован и отслежен, значительно снижая риски мошенничества и укрепляя уверенность паломников в качестве предоставляемых услуг. Благодаря криптографической защите и децентрализации, технология обеспечивает высокий уровень безопасности и конфиденциальности, создавая основу для формирования долгосрочных доверительных отношений между паломниками и поставщиками услуг.

Автоматизация процессов верификации, осуществляемая посредством смарт-контрактов, представляет собой ключевой элемент повышения надежности цифровых сервисов для паломников. Эти самоисполняющиеся контракты, записанные в блокчейне, позволяют проверить легитимность туристических агентств и поставщиков услуг без необходимости участия посредников. Смарт-контракты автоматически проверяют соответствие заранее определенным критериям — наличие лицензий, сертификатов, страховок — и подтверждают или отклоняют транзакцию в зависимости от результатов проверки. Такая система не только ускоряет процесс верификации, но и исключает возможность мошенничества, поскольку данные, зафиксированные в блокчейне, неизменяемы и доступны для публичной проверки, обеспечивая повышенную прозрачность и доверие к предоставляемым услугам.

Децентрализованный и неизменяемый реестр, предоставляемый технологией блокчейн, способен существенно снизить риски мошенничества в сфере паломничества и укрепить доверие паломников. Благодаря тому, что каждая транзакция записывается в цепочку блоков и не может быть изменена задним числом, фальсификация документов или неправомерное использование средств становится практически невозможным. Эта прозрачность и надежность данных создает атмосферу уверенности, позволяя паломникам спокойно планировать свои поездки и быть уверенными в честности поставщиков услуг. Подобный уровень безопасности особенно важен в контексте паломничества, где часто задействованы значительные финансовые ресурсы и эмоциональная привязанность к священным местам, что в конечном итоге способствует формированию более крепких и доверительных отношений между паломниками и организациями, оказывающими им поддержку.

Предложенный смарт-контракт обеспечивает дополнительную проверку и служит отказоустойчивым уровнем валидации для защиты неизменяемого реестра.
Предложенный смарт-контракт обеспечивает дополнительную проверку и служит отказоустойчивым уровнем валидации для защиты неизменяемого реестра.

Расширение возможностей паломников: преодоление цифрового разрыва

Эффективность любых мер цифровой безопасности напрямую зависит от уровня цифровой грамотности паломников, особенно тех, кто относится к старшему поколению или не знаком с современными технологиями. Недостаточно просто внедрить сложные системы защиты — необходимо обеспечить, чтобы паломники умели их правильно использовать и понимать потенциальные угрозы. Исследования показывают, что пожилые люди и те, кто мало знаком с цифровыми инструментами, более уязвимы к мошенническим приложениям и фишинговым атакам. Поэтому, создание безопасной цифровой среды для паломников требует не только технических решений, но и целенаправленных образовательных программ, которые помогут им развить необходимые навыки и критическое мышление для защиты личной информации и финансовых средств в цифровом пространстве.

Для обеспечения безопасности паломников в цифровой среде, крайне важны программы обучения и повышения цифровой грамотности. Исследования показывают, что уязвимость к мошенническим приложениям напрямую связана с недостаточным пониманием принципов работы цифровых технологий и умением распознавать признаки обмана. Специально разработанные обучающие модули, учитывающие возрастные особенности и уровень подготовки паломников, могут научить их безопасному использованию мобильных устройств, проверке подлинности приложений и защите личной информации. Именно систематическое повышение осведомленности позволяет эффективно противостоять киберугрозам и создавать надежную цифровую среду для совершения паломничества, минимизируя риски финансовых потерь и утечки персональных данных. Обучение должно быть практическим и нацеленным на конкретные сценарии, с которыми паломники могут столкнуться во время поездки.

Сочетание технологических инноваций и повышения цифровой грамотности паломников открывает путь к созданию более безопасной и надежной цифровой среды во время паломничества. Разработка специализированных приложений и онлайн-платформ, облегчающих доступ к информации и услугам, должна идти рука об руку с образовательными программами, обучающими паломников распознавать и избегать мошеннических схем. Именно такая синергия позволит не только упростить логистику и организацию паломничества, но и предоставить каждому участнику инструменты для защиты личной информации и финансов, обеспечивая спокойствие и уверенность на протяжении всего пути. В конечном итоге, это способствует более осмысленной и духовно обогащающей поездке для всех паломников, независимо от возраста или уровня владения технологиями.

Исследование, посвященное выявлению мошеннических агентств, организующих паломничество, демонстрирует неизбежность адаптации систем к изменяющимся условиям. Подобно тому, как временной поток неумолимо влияет на любую структуру, так и методы обмана эволюционируют, требуя постоянного совершенствования алгоритмов машинного обучения. Джон фон Нейманн однажды заметил: «В науке нет абсолютной истины, только более или менее полезные приближения». Эта фраза отражает суть представленной работы: модель SVM, анализируя текстовые и метаданные характеристики, предлагает не окончательное решение, а эффективный инструмент для повышения цифровой безопасности паломников, признавая, что стабильность системы — лишь временная задержка перед лицом неизбежных изменений и новых угроз.

Что дальше?

Представленная работа демонстрирует эффективность подхода, основанного на машинном обучении, к выявлению недобросовестных практик в сфере организации паломничества. Однако, следует признать, что любая система классификации — это лишь временное отражение реальности, обреченное на устаревание. Появление новых методов обмана неизбежно потребует адаптации модели и включения дополнительных признаков. Технический долг, накопленный в процессе упрощения анализа текста и метаданных, рано или поздно напомнит о себе необходимостью пересмотра архитектуры и алгоритмов.

Перспективным направлением представляется интеграция с технологиями распределенного реестра, в частности, с блокчейном. Хотя блокчейн не является панацеей от всех бед, он может обеспечить дополнительный уровень прозрачности и отслеживаемости, снижая риски мошенничества. Однако, необходимо помнить, что и эта технология не лишена недостатков и требует тщательной проработки вопросов масштабируемости и безопасности.

В конечном счете, важнее не сама по себе точность модели, а способность системы к самообучению и адаптации к меняющимся условиям. Время — не метрика эффективности, а среда, в которой любая система, даже самая совершенная, постепенно утрачивает свою актуальность. Задача исследователей — не создать идеальное решение, а разработать инструменты, позволяющие системе достойно стареть.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.16742.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-12-20 22:05