В ходе экспериментов выяснилось, что при общении с мошенниками люди чаще всего испытывают страх, отвращение и грусть. Злоумышленники специально манипулируют этими эмоциями, чтобы заставить жертву выдать пароли или доступ к банковским счетам. Нейросеть анализирует динамику эмоций и с точностью до 90% выявляет опасные ситуации.
В основе алгоритма лежит архитектура Колмогорова–Арнольда, позволяющая разложить сложные данные на простые составляющие, а также специальный фильтр для разделения информации. Такой подход повысил точность распознавания на 3–5% по сравнению с обычными нейросетями.
Во время стресс-теста система строит временную траекторию эмоций: если фиксируется устойчивый страх, это сигнал о максимальной уязвимости к мошенничеству. В этот момент важно не поддаваться панике, а перепроверить информацию через независимые источники.
В будущем ученые планируют расширить базу данных, учесть разные возрастные группы и объединить анализ биосигналов с обработкой речи, чтобы система могла реагировать не только на эмоции, но и на подозрительные фразы мошенников. Ожидается, что технология будет интегрирована в носимые устройства и сможет предупреждать пользователя о риске в режиме реального времени.
Результаты исследования, поддержанного грантом Российского научного фонда, опубликованы в журнале Technologies.
