ИИ-поиск запрещенного контента

Обнаружение иноагентов и ненормативной лексики в медиаконтенте

Обсудить проект

Нецензурная лексика и упоминание иноагентов без маркировки грозят штрафами и репутационными рисками.

Необходимо регулярно отслеживать изменения и актуальные списки иноагентов.

Объём контента растёт, поддержание архива в актуальном состоянии требует больше ресурсов.

Почему это важно?

Словарь поиска легко адаптируется под ваши задачи, мы добавим нужные вам лексические единицы без ограничений.

В основе работы ProFinder лежит нейросеть, предварительно обученная на определенном языковом материале.

Для кого будет полезно?

Обсудить проект

Вещательные компании и телеканалы

Получите персональную консультацию по вашему проекту

Радиостанции и подкаст-платформы

Онлайн-кинотеатры и стриминговые платформы

Продакшн-студии и контент-хабы

Ключевые возможности ProFinder

Поиск и маскировка ненормативной лексики

Позволяет заменять ненормативную лексику на нейтральные звуковые сигналы.

Генерирует список тайм-кодов с обнаруженными словами.

Выявляет нецензурные выражения.

Анализирует аудиодорожку с помощью нейросетей, обученных на словаре, включающем основные корни нецензурных слов и их производные.

Определяет упоминания лиц из реестра Минюста РФ в аудиодорожке и титрах*

Анализирует контент с помощью предварительно обученных нейросетей.

Обнаружение иноагентов

* в разработке

Использует постоянно обновляемую базу иноагентов.

Генерирует список тайм-кодов с обнаруженными упоминаниями.

Поддерживаемые форматы файлов

Запросить демо

Как это работает?

Стоимость подписки на ProFinder — от 450 000 рублей в год, рассчитывается индивидуально по запросу

Предложим оптимальное решение для реализации ваших целей

При необходимости, можно замаскировать нецензурную лексику звуковым сигналом

Программа укажет список тайм-кодов с упоминанием фамилий найденных иноагентов, нецензурной лексики или нежелательных лексических единиц

Задайте параметры поиска: нецензурная лексика, иноагенты, упоминание запрещенных веществ

Загрузите контент

Технологии

Пользовательский интерфейс (Frontend)

Серверная часть (Backend)

Мобильная разработка

Базы данных

Документация

Автоматизация разработки

Автоматизация тестирования

Автоматизация информационной безопасности

Технологии развёртывания

Мониторинг

JavaScript

TypeScript

Vue.js

React.js

CSS3

HTML5

Fastify

Node.JS

Пользовательский интерфейс (Frontend)

C/C++

POCO / Boost / Drogon

Java

Spring

Spring Boot

Gradle

Temporal.IO

jOOQ / Hibernate

Open API Specification

Rest API / WebSocket / gRPC

Серверная часть (Backend)

Kotlin

Android

Gradle

Dagger

Retrofit2

iOS

Swift

RxSwift

CocoaPods

Мобильная разработка

PostgreSQL / Patroni

MySQL / MariaDB

Redis (Sentinel)

ClickHouse

MongoDB

Cassandra

ElasticSearch

Ignite

Базы данных

Повсеместно используется подход Documentation as code для внутренней документации, основанный на Markdown

Для пользовательской документации используется PDF:

конвертированием из docx

авто-генерируемый из markdown

Кроме пользовательской документации в PDF, используются сайты со статической документацией, поставляемой вместе с продуктом

Markdown

Hugo (генератор сайтов со статической документацией)

Документация

Повсеместно используется подход Infrastructure as code

Git (GitLab)

Nexus

JFrog

Portus

Helm

Anisble

Python

Автоматизация разработки

JavaScript

TypeScript

Playwright

Python

Pytest

TestY

Автоматизация тестирования

SAST: Статический анализ исходного кода

п. 5.10 ГОСТ Р 56939-2024

DAST: Динамический анализ кода программы

п. 5.11 ГОСТ Р 56939-2024

Secrets Scan: Обеспечение безопасности используемых секретов п. 5.15 ГОСТ Р 56939-2024

SCA: Использование инструментов композиционного анализа

п. 5.16 ГОСТ Р 56939-2024

SemGrep

SonarQube

TODO

GitLeaks

Trivy

TruffleHog

ScanOval

Grype