Про StaySafe: Безпековий застосунок для українців

💡 Усі статті, обговорення, новини про Mobile — в одному місці. Приєднуйтесь до Mobile спільноти!

В Україні багато людей щодня отримують інформацію про потенційні загрози з десятків Telegram-каналів. Проблема в тому, що ці повідомлення часто дублюються, суперечать одне одному або подаються без структури. StaySafe — це волонтерський MVP, який ми зробили, щоб перевірити, чи можна зменшити цей інформаційний шум через агрегацію та перехресну валідацію публічних повідомлень.

StaySafe не є інструментом для прийняття рішень щодо укриття, евакуації, скасування занять або роботи. У всіх питаннях безпеки пріоритет мають офіційні джерела, сигнали повітряної тривоги та інструкції відповідальних служб. Наше завдання — дослідити, чи можна краще структурувати вже публічну інформацію, а не замінити офіційне оповіщення.

Звідки взялася ідея

Все почалося з простого спостереження. Щоразу, коли щось відбувається, я, як і більшість людей в Україні, відкриваю Telegram. Один канал, другий, третій. П’ятнадцятий.

І ось ти вже читаєш одне й те саме в десяти різних варіаціях, намагаєшся зрозуміти, що насправді відбувається, і водночас відчуваєш наростаючу тривогу, навіть якщо нічого серйозного не відбувається.

Інформації стає дедалі більше, а зрозуміти реальну картину — дедалі складніше.

Частина повідомлень дублюється, частина суперечить одна одній, а деякі містять необґрунтовані припущення або емоційні оцінки замість фактів.

Як результат, виникає хаос, у якому вже кожен самостійно намагається оцінити ризики та проаналізувати великий обсяг неструктурованої інформації.

Мені стало цікаво: чи можна автоматизувати цей процес та побудувати систему, яка збирає повідомлення з різних джерел, виділяє факти та показує користувачу лише події, які були зафіксовані одразу кількома незалежними джерелами

Так почалася робота над StaySafe.

У чому проблема існуючих рішень?

Більшість моніторингових Telegram-каналів виконує важливу функцію та допомагає людям орієнтуватися в ситуації. Проте Telegram як платформа має кілька обмежень.

По-перше, інформація існує у вигляді потоку повідомлень без єдиної структури.

По-друге, користувачеві доводиться підписуватися на багато джерел одночасно.

По-третє, немає механізму автоматичної перевірки або підтвердження повідомлень між різними джерелами.

По-четверте, що, мені здається, одне з найпроблематичніших — відсутність чіткого зв’язку "локація"—"пуш".

Зауважу, що ми не розглядаємо Telegram-канали як конкурентів. Навпаки, саме вони виконують основну роботу з оперативного інформування. StaySafe не претендує на авторство цих повідомлень і не створює новини самостійно.

Гіпотеза проекту

Основна гіпотеза StaySafe доволі проста:

Якщо збирати повідомлення з кількох незалежних джерел, стандартизувати їхній формат і порівнювати між собою, можна виокремити події, які підтверджуються одразу кількома джерелами.

І замість того, щоб створювати нову інформацію, система має працювати як шар агрегації та валідації вже наявних даних.

Як ми реалізували MVP

Для створення MVP ми свідомо обрали максимально просту архітектуру, яка дозволяє швидко перевірити ключову гіпотезу проекту.

Бекенд побудований на Node.js з використанням TypeScript та NestJS. Він обробляє потік повідомлень у реальному часі через REST API та WebSocket-з’єднання.

Джерелом даних є Telegram-канали, з яких надходять публічні повідомлення про потенційні загрози. Далі ці дані проходять первинну обробку та потрапляють у Redis, який використовується для кешування та роботи з подіями в реальному часі.

Мобільний застосунок реалізовано на React Native (Expo SDK 55), що дозволяє підтримувати iOS та Android із єдиної кодової бази. Для керування станом використовується Zustand, а для локального зберігання даних — MMKV.

Сповіщення доставляються через Expo Push Notifications і прив’язані до конкретного регіону користувача.

Окрему роль у системі відіграють LLM-моделі, які використовуються для нормалізації неструктурованих текстових повідомлень. Вони допомагають виокремлювати тип загрози, географічні згадки та інші ключові сутності для подальшої перевірки й кореляції між джерелами. Також LLM-моделі використовуються для створення словників.

Також окремим рішенням є визначення локації. Бо iOS за замовчуванням не вміє визначати район.

Коротко про StaySafe

StaySafe — це некомерційний безпековий застосунок, який агрегує повідомлення про потенційні загрози в реальному часі та допомагає користувачам отримувати структуровану інформацію для свого регіону.

У поточному MVP основна увага зосереджена на кількох завданнях:

• збір повідомлень із різних джерел;
• перетворення неструктурованого тексту на стандартизовані дані;
• визначення географії події;
• класифікація типів загроз;
• перехресна валідація інформації.

Користувач повинен отримувати не десятки повідомлень із різних каналів, а коротке зведення про події, які мають достатній рівень підтвердження.

Ми не стверджуємо, що кілька згадок автоматично означають істинність події.

У межах MVP це лише сигнал, що певна інформація з’явилася в кількох джерелах і може бути структурована для подальшого аналізу.

Ми не збираємо жодних чутливих персональних даних. Локаційна логіка потрібна лише для того, щоб користувач міг отримувати релевантні сповіщення за обраним регіоном/районом.

Для кого ми створювали StaySafe

Першочерговою аудиторією проекту є мешканці прифронтових регіонів, де рішення щодо власної безпеки часто потрібно ухвалювати швидко.

Але вже під час роботи над концепцією ми також розглядали інший сценарій використання StaySafe.

У майбутньому подібні системи могли б надавати відповідальним особам більше контекстної інформації для ухвалення рішень.

Разом з тим, хочу зауважити, що такі інструменти не повинні змінювати офіційні системи оповіщення, а лише доповнювати їх додатковими даними.

Поточний статус

Наразі StaySafe перебуває на стадії MVP і використовується насамперед для перевірки ключової технічної гіпотези: чи справді кореляція повідомлень із кількох незалежних джерел дозволяє зменшити інформаційний шум і підвищити якість сигналу.

Навіть якщо результатом стане не готовий продукт, а лише підтвердження або спростування цієї гіпотези, проект уже дозволяє краще зрозуміти, як можна працювати з великими потоками неструктурованих даних у сфері громадської безпеки.

Я не знаю, чи стане StaySafe одним із основних ресурсів для аналізу тривог в Україні. Але за час роботи над ним я переконався в тому, що проблема в надлишку інформації досі не вирішена. І якщо технології можуть допомогти зробити інформативний хаос хоч трохи зрозумілішим, то цей експеримент уже не був даремним.

Застосунок уже доступний на App Store та Google Play.