«Бесплатный сыр» или что скрывается за лотереями в Интернете

«Бесплатный сыр» или что скрывается за лотереями в Интернете

...

Письма с уведомлениями о выигрыше в лотерею с завидной регулярностью появляются в электронной почте. Этот вид спама работает по одному и тому же принципу: пользователю сообщают, что он выиграл огромную сумму в лотерее и должен оплатить некоторые «предварительные расходы», чтобы ее получить. Заманчиво. Увы, эти уведомления — всего лишь уловка интернет-мошенников.



О типичных схемах обмана, разнообразных ухищрениях злоумышленников, а также способах отличить мошеннические послания от настоящих уведомлений рассказывает спам-аналитик «Лаборатории Касперского» Мария Рубинштейн в статье «Поздравляем, вы выиграли! или Что скрывается за лотереями в интернете».

Схема «лотерейного» мошенничества в Сети выглядит следующим образом: сначала пользователю сообщают о том, что он выиграл огромную сумму, а потом мошенники выманивают у него под тем или иным предлогом от нескольких сотен до нескольких тысяч долларов. Это может быть комиссия за перевод выигрыша, налог, плата за открытие счета в банке и т.п. Такие расходы часто кажутся «счастливчику» несущественными по сравнению с обретенной суммой. Но получив деньги, мошенники просто исчезают, и найти их практически невозможно.

Чтобы не стать жертвой обмана в Сети, необходимо запомнить несколько признаков ложных уведомлений о выигрышах:

  • любое сообщение о выигрыше в лотерею, в которой получатель не участвовал, – поддельное; 
  • безличное обращение. Если розыгрыш призов действительно проводился, и пользователь принимал в нем участие, к нему обратятся по имени (или по номеру купленного лотерейного билета);
  • уведомление отправлено с публичного почтового сервера вроде gmail.com, hotmail.com или yahoo.com;
  • грубые ошибки в сообщении о выигрыше. Такие письма обычно переведены с помощью автоматического переводчика;
  • получателю предлагают предложение послать ответ на адрес, отличный от того, с которого письмо прислано, например, на адрес какого-нибудь «агента» или «менеджера».

Для полной уверенности можно проверить все данные, указанные в уведомлении о выигрыше, с помощью поисковых систем. Имена и телефоны отправителей, название лотереи ― все это, возможно, найдется в Сети с подробными комментариями. 

«По статистике «Лаборатории Касперского» доля фальшивых уведомлений о выигрыше в спаме составляет до 3%, а это тысячи писем в месяц. Чтобы не стать жертвой мошенников, достаточно соблюдать простые правила безопасности. И самое главное, помните: бесплатный сыр бывает только в мышеловке», – заключает автор статьи Мария Рубинштейн.

97% компаний в России внедряют ИИ, но 54% не видят его ценности

UserGate изучила, как российские компании внедряют инструменты на базе ИИ и что мешает делать это быстрее. Опрос прошёл в январе 2026 года, в нём участвовали 335 топ-менеджеров компаний с выручкой от 100 млн рублей в год. Картина получилась довольно показательная: 97% компаний уже используют ИИ, тестируют его в пилотах или собираются внедрять в ближайшее время.

То есть искусственный интеллект из разряда «модного тренда» окончательно перешёл в категорию рабочих инструментов.

Чаще всего ИИ применяют для вполне прикладных задач. На первом месте — генерация отчётов и аналитики (42%). Далее идут оптимизация сетевой инфраструктуры (38%), анализ больших массивов логов (37%), ускорение расследований инцидентов (35%) и повышение эффективности Help Desk (32%).

Иными словами, бизнес в первую очередь использует ИИ там, где он помогает сэкономить время и ресурсы или усилить функции безопасности.

Интересно, что приоритеты зависят от масштаба компании. В корпоративном сегменте более 60% респондентов указали анализ больших логов как ключевое направление — что логично при объёмах данных в крупных ИТ-ландшафтах. В среднем бизнесе на первый план выходит оптимизация сетевой инфраструктуры (45%).

При этом 7% компаний пока вообще не рассматривают внедрение ИИ. Главные причины — неясная ценность технологии (54%) и неопределённость рисков (38%). Также среди барьеров называют отсутствие чёткого распределения ответственности (29%), ограниченные бюджеты (29%) и нехватку экспертизы (17%). По сути, речь идёт не столько о скепсисе, сколько о нехватке понимания, как именно внедрять ИИ и как управлять связанными с ним рисками.

Отдельно респондентов спросили, какие технологии окажут наибольшее влияние на кибербезопасность в ближайшие 12 месяцев. Лидером стали ИИ и машинное обучение — их назвали около половины представителей коммерческого и государственного сегментов. Даже те компании, которые пока осторожничают с практическим внедрением, всё равно рассматривают машинное обучение как ключевой фактор трансформации ИБ в среднесрочной перспективе.

Как отмечает руководитель отдела стратегической аналитики UserGate Юлия Косова, бизнес уже активно использует ИИ в операционных и защитных сценариях, но ожидания рынка зачастую опережают текущую практику. Дальнейший эффект, по её словам, будет зависеть от зрелости процессов, качества данных и способности управлять рисками.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru