Подходы к обучению стареют быстрее, чем кажется. В антиспаме это особенно заметно. Покажем, как дрейф данных влияет на обучение моделей и их качество.

Фишинговые письма часто имитируют официальные сообщения с помощью логотипов известных брендов. Разберемся, как в Яндексе обучали модель детекции логотипов на скриншотах писем, которая способна выявлять такие подделки, и какие сложности пришлось преодолеть.

Каждый день появляются новые схемы мошеннических атак через вредоносные ссылки. Поделимся, как мы обезличенно анализируем URL и контент, находим скрытые угрозы и какие технологии используем для защиты пользователей на примере нашей Почты.

За последние годы Одноклассники пережили крупнейшую волну брутфорса. На примере соцсети разберемся, как менялась тактика злоумышленников, какие уязвимости они пытались использовать и почему стандартных мер защиты оказалось недостаточно. Покажем, какие решения сработали и что стоит учесть, чтобы быть готовыми к подобным атакам.