🌐 Центр Объединения Научно-Исследовательских Инициатив💎

Банк России обсуждает платформу коммерческих смарт-контрактов в цифровом рубле
ЦБ рассматривает создание отдельного компонента инфраструктуры цифрового рубля — платформы коммерческих смарт-контрактов (ПКСК). Сейчас смарт-контракты на платформе цифрового рубля создает только сам Банк России. 
ПКСК даст участникам рынка возможность разрабатывать собственные сценарии таких контрактов и размещать их в специальной витрине, а пользователи — граждане и компании — смогут выбирать решения под свои задачи. Кратко о концепции платформы:
Архитектура и роли
ПКСК предусматривает пять ролей: оператор (на первом этапе 
— Банк России), разработчики, проверяющие организации, доверенные поставщики внешних данных и пользователи. Доступ иностранных лиц на данном этапе не рассматривается. Перед публикацией в витрине смарт-контракт проходит тестирование и проверку на соответствие бизнес-логике, требованиям законодательства и информационной безопасности
Источники данных
Для автоматического исполнения сделок ПКСК будет использовать три вида внешних источников: государственные информационные системы (уникальные данные, не дублируемые другими системами), коммерческие информационные системы (участники платформы цифрового рубля) и открытые источники информации, например биржевые котировки
Сценарии применения
По итогам обсуждения с рынком на площадке Ассоциации ФинТех выделены: «безопасные сделки» (в том числе с ЦФА, недвижимостью, в закупках), автоматические платежи, ограничение нецелевого расходования средств, корпоративные казначейские операции, страховые выплаты по стандартным продуктам, благотворительные сборы
Контроль нецелевого расходования
Сейчас контроль целевого использования средств обеспечивается организационными и договорными механизмами и проверяется постфактум, по результатам уже совершённых операций. На платформе цифрового рубля такие сценарии уже проработаны совместно с госорганами. В рамках ПКСК этот функционал получит развитие: пользователи-отправители смогут с согласия получателей ограничивать способ и параметры расходования средств — допускать операции только через предусмотренные сценарии оплаты, задавать лимиты по сумме и частоте операций, использовать траншированные выплаты и динамические лимиты на скорость расходования.
Монетизация
Предусмотрены комиссии для разработчиков за использование их смарт-контрактов и для поставщиков внешних данных — за использование их информации. Детальная схема будет проработана дополнительно.
Платформа будет интегрирована с инфраструктурой ЦФА — смарт-контракты на базе цифрового рубля будут использоваться для автоматизации расчетов по сделкам с цифровыми финансовыми активами.
Мы продолжаем следить за развитием инициативы и будем держать вас в курсе по мере появления новых деталей.

Системы автоматического распознавания ложной информации в интернете включают технологии для выявления дипфейков (поддельных изображений, видео, аудио), сгенерированного нейросетями контента и недостоверных текстовых утверждений. Эти системы используют методы машинного обучения, анализ артефактов, мультимодальный анализ и другие подходы. [```1```](https://www.securitylab.ru/analytics/559172.php)[```6```](https://kontur.ru/talk/spravka/80808-raspoznat_dipfeyk)[```15```](https://rtsystems.ru/deepfake-detectors)

## Детекторы дипфейков

Дипфейки — контент, созданный или изменённый с помощью ИИ, часто с целью дезинформации. Для их обнаружения применяются различные инструменты и платформы:

* Reality Defender — платформа для проверки изображений, видео, аудио и документов в реальном времени. Использует ансамбль специальных моделей и предоставляет пояснения к результатам («heat-map» подозрительных областей). [```1```](https://www.securitylab.ru/analytics/559172.php)

* Sensity AI — анализирует видео, строит многоуровневые графы артефактов: от подсчёта морганий до анализа оптического потока. [```1```](https://www.securitylab.ru/analytics/559172.php)


* Intel FakeCatcher — определяет дипфейки в реальном времени по видеопотоку, оценивая кровоток по мелким изменениям яркости пикселей. Заявляет точность 96% на внутренних тестах. [```1```](https://www.securitylab.ru/analytics/559172.php)[```4```](https://skillbox.ru/media/code/intel-predstavila-tekhnologiyu-raspoznavaniya-dipfeykov/)

* Microsoft Video AI Authenticator — анализирует микропереходы оттенков серого и цветовую субдискретизацию, чтобы определить, был ли кадр манипулирован. [```1```](https://www.securitylab.ru/analytics/559172.php)

* Deepware Scanner — браузерное расширение и мобильное приложение для проверки файлов или ссылок на вероятность дипфейка. [```1```](https://www.securitylab.ru/analytics/559172.php)

* KodikScan (Россия) — бесплатный сервис для проверки изображений, видео, аудио и текстов на признаки генерации с помощью ИИ. Анализирует структуру шума, текстуры, движение лица, голосовые артефакты и языковые паттерны. [```7```](https://trends.rbc.ru/trends/industry/6a1997599a7947a4a0f2550b)

Методы обнаружения дипфейков включают:
* анализ пиксельных артефактов (неестественные переходы, размытые края, сбои в симметрии лица);
* детекцию нарушений мимики и моргания;
* анализ коротких видеофрагментов для выявления микродвижений и нестыковок. [```15```](https://rtsystems.ru/deepfake-detectors)

## Инструменты для проверки текстов и фактов

Для выявления ложной информации в текстах используются фактчекеры и системы на основе ИИ:

* StudyAI — агрегатор нейросетей для проверки фактической достоверности. Находит ошибки, нестыковки в цифрах и датах, логические противоречия. [```2```](https://vc.ru/ai/2849748-neyroseti-dlya-faktchekinga)

* UseGPT — инструмент для работы с ChatGPT, помогает верифицировать утверждения, оценивая соответствие выводов исходным данным. [```2```](https://vc.ru/ai/2849748-neyroseti-dlya-faktchekinga)

* FICHI.AI — платформа для проверки загруженных файлов на наличие недостоверных тезисов и логических разрывов. [```2```](https://vc.ru/ai/2849748-neyroseti-dlya-faktchekinga)

* Factbot (от Snopes) — чат-бот для автоматической проверки фактов. Анализирует запросы и возвращает результаты на основе базы данных Snopes. [```13```](https://www.securitylab.ru/blog/personal/xiaomite-journal/354567.php)

* Google Fact Check Tools — набор инструментов для проверки достоверности информации в новостях и заявлениях. Включает Fact Check Explorer для поиска проверенных фактов по ключевым словам. [```11```](https://dept.one/memo/factcheck/)

* PolitiFact — сервис, оценивающий достоверность политических высказываний с помощью шкалы «правда — ложь». [```11```](https://dept.one/memo/factcheck/)

## Криптографические и метаданные-ориентированные решения

🏛️✨ ОТ ОСНОВ ПРОШЛОГО К ОСНОВАМ РЕАЛЬНОСТИ. Mathesis Universalis: от философского идеала к цифровой реальности
Mathesis Universalis (лат. universalis — всеобщий; от греч. μάθησις — знание, наука) — философский концепт, получивший широкое распространение в XVI–XVII веках. Он обозначает гипотетическую универсальную науку, построенную по принципу исчисления и претендующую на роль всеобщего инструмента (органона) познания. Истоки этой идеи восходят к Аристотелю, а также к древневосточной традиции, где знание воспринималось как набор эффективных методов.
В средневековой арабской математике эта тенденция нашла отражение в стандартизации методов решения уравнений, что привело к формированию прообраза современной алгебры (сам термин «алгебра» происходит от арабского «аль-джебр», а «алгоритм» — от имени учёного аль-Хорезми). В XIII веке францисканец Раймонд Луллий предпринял попытку создания универсального алгоритма для автоматизации логических рассуждений («Великое искусство», опубликовано в 1480 г.).
XVI век ознаменовался активными поисками удобной алгебраической символики, способной стать основой для универсального исчисления (труды К. Рудольфа, М. Штифеля, Р. Бомбелли, П. Рамуса, С. Стевина, Ф. Виета). В конце столетия Джордано Бруно активно пропагандировал луллизм в Сорбонне.
XVII век стал «золотым веком» для идеи mathesis universalis. Именно тогда Рене Декарт разработал метод аналитической геометрии, позволяющий сводить решение геометрических задач к алгебраическим уравнениям. В рамках его программы физика должна была сводиться к геометрии, а та — к алгебре, которая, таким образом, становилась воплощением искомой универсальной науки. Несмотря на популярность метода Декарта, звучала и критика: так, Исаак Ньютон, признавая мощь аналитической геометрии, считал сведение геометрии к вычислениям искажением её природы.
Наибольшего прогресса в реализации этого проекта достиг Готфрид Вильгельм Лейбниц. Он разрабатывал проект «универсальной характеристики», где открытые им (независимо от Ньютона) дифференциальное и интегральное исчисления должны были стать лишь частью, посвящённой проблемам бесконечности. Лейбниц также создавал наброски «геометрической характеристики» (алгебраически-топологического метода) и ставил главной задачей формализацию логики и её сведение к исчислению для решения научных и метафизических проблем.
Реальное создание математической логики началось лишь в XIX веке, став мощным инструментом исследования оснований математики. Однако именно с её помощью в XX веке были доказаны теоремы о неразрешимости, показавшие невозможность полной реализации лейбницевского проекта во всей его полноте.
Вместе с тем, с 1930-х годов началось теоретическое изучение «машинного мышления» (теория алгоритмов), что привело к созданию электронно-вычислительных машин (1950-е) и бурному развитию компьютерной техники (1970-е). Прогресс в области вычислительной техники и её повсеместное внедрение в управление сложными процессами, а также применение в гуманитарных науках (лингвистике, экономике, психологии) позволили на практике решать задачи частичной замены человека в управлении, обработке информации и исследовательской деятельности.
ℹ️ Каждый четверг второй декады месяца с мая 2026 года на площадке БИБЛИО-ГЛОБУС разбираем историю науки прошлого, результаты настоящего и прогнозы на ближайшее будущее.🔥 Более подробная информация о мероприятиях ЦОНИИ будет анонсирована в ближайшее время.

⚠️ ЦОНИИ - Объединение без образования юридического лица организаций и физических лиц, осуществляющих научно-исследовательскую и производственно-технологическую деятельность.
💥Наше целеполагание заключается в выполнении стратегических целей и задач, соответствующих НТР России и Беларуси что предполагает:
📌 интеграцию усилий и кооперацию научного сообщества и частных учреждений Союзного Государства;
📌 формирование эффективных механизмов взаимодействия и создание новых управленческих моделей;
📌 создание среды доверия в подготовке и привлечении талантливых специалистов;
📌 внедрение технологий и оценка РИД, где акцент стоит на физических прототипах, новых технологиях или крупных проектных разработках.