Мы используем файлы cookie, чтобы улучшить работу сайта. Дальнейшее пребывание на сайте означает согласие с их применением. Принять

Привет, я Антон

Главный принцип
Нет побед без поражений. Не надо бояться совершать ошибки, главное — использовать этот опыт в будущем
Хобби
Осваиваю ударные и играю с сыном в хоккей
Совет кандидатам
Всегда помните, что задача собеседования — понять, насколько мы подходим друг другу для работы в одной команде
Я плохо пеку блины, но хорошо спасаю мир
Антон

Идею слогана Антону подсказала жена:

— Я специально уточнил, что у меня получается делать хуже всего. И готовлю действительно не очень, тем более блины.

Зато кухню «Лаборатории» Антон знает отлично. В команде KFP (Kaspersky Fraud Prevention) как старший разработчик он отвечает за мобильную разработку, а как руководитель — за распределение задач и ресурсов.

Основные продукты команды Антона — KFP Automated Fraud Analytics и KFP Advanced Authentication — обнаруживают и предотвращают онлайн-мошенничество в режиме реального времени и улучшают пользовательский опыт за счет оценки рисков при аутентификации. В то время как большинство решений на рынке разбирают инцидент постфактум, продукты KFP нацелены на проактивное выявление рисков.

В продуктах KFP используется много технологий, в том числе машинное обучение: на сервере принимаются моментальные решения о том, существует ли риск для пользователя, и соответственно происходит оповещение клиентов. Сенсоры передают на серверы данные, на основе которых анализируется определенная операция. Например, web-часть вступает в действие, когда пользователь находится в своем онлайн-банке через обычный браузер на десктопе. Мобильные сенсоры собирают информацию как о самом устройстве, так и о поведении пользователя, когда он открывает приложения на мобильном.

— Задачи команды можно разделить на две большие категории, — рассказывает Антон. — Есть понятные: закодили, реализовали какую-то фичу. А есть те, которые подразумевают исследовательскую работу. То есть нужно иметь дело с тем, о чем нигде не написано, и надо самим копаться во внутренностях операционных систем. С iOS вообще всё сложно, потому что она более закрытая, и приходится реверсить, самостоятельно строить теории и проверять их.

Большой пласт работы команды — поведенческие шаблоны и биометрика.

— Мы сейчас на начальном этапе, — говорит Антон. — Но в будущем будем развивать этот функционал и строить модель поведения пользователя на мобильном устройстве — как часто и куда кликает. Вплоть до того, как человек держит устройство. Это нужно, чтобы в случае взлома или кражи устройства определить отклонение от шаблона поведения и быстро среагировать на инцидент.

— Наша работа не видна конечному пользователю, — продолжает он. — Но когда знаешь, что где-то внутри онлайн-банкинга, мобильного банка или приложения стоит твое решение и помогает охранять кровно заработанные деньги, радуешься, что спасаешь если не мир, то нервы пользователей. А мои нервы целее, если блины печет моя жена.