Google implementa inteligencia artificial en dispositivos para evitar estafas en Chrome y Android

El modo de protección mejorada de Chrome es el nivel más alto de Navegación segura de Google y la compañía afirma que proporciona el doble de protección contra phishing y estafas en comparación con el modo de protección estándar.
Gemini Nano

Google ha comenzado a integrar Gemini Nano, su modelo de lenguaje grande (LLM) en el dispositivo, en la última versión del navegador Chrome para combatir el spam en línea, las estafas y las campañas de phishing.

Al lanzar su última versión de su navegador, Chrome 137, Google anunció que estaba experimentando con el LLM en el dispositivo como una capa adicional de protección en el modo de Protección mejorada del servicio de Navegación segura de la nueva versión del navegador.

El modo de protección mejorada de Chrome es el nivel más alto de Navegación segura de Google y la compañía afirma que proporciona el doble de protección contra phishing y estafas en comparación con el modo de protección estándar.

Si bien el uso de Gemini Nano actualmente está restringido a combatir estafas de soporte técnico en Chrome de escritorio, Google planea expandir esta función para detectar otros tipos de estafas, incluido el seguimiento de paquetes y las estafas de peajes no pagados.

También se espera que la función se implemente en Chrome en Android más adelante en 2025.

Gemini Nano para combatir las estafas de soporte técnico

El uso de Gemini Nano en el servicio de navegación segura de Chrome aprovecha el LLM para generar señales que la navegación segura utiliza para ofrecer veredictos de mayor confianza sobre sitios potencialmente peligrosos, como estafas de soporte técnico.

Cuando un usuario visita una página potencialmente maliciosa, el Gemini Nano LLM de Chrome evalúa el contenido para extraer señales de seguridad, como la intención. Esta información se envía a Navegación Segura, que determina si la página es una estafa. Si se considera una amenaza, Chrome muestra una advertencia.

El proceso está diseñado para preservar el rendimiento y la privacidad. LLM se activa con moderación y se ejecuta localmente en el dispositivo, con un consumo de recursos cuidadosamente gestionado.

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