Попытка найти любовь в интернете может дорого стоить

Попытка найти любовь в интернете может дорого стоить

...

PandaLabs обнаружила большое количество электронных сообщений, якобы отправляемых пользователями, желающими добавить получателя в друзья, которые на самом деле являются мошенничествами.

Согласно данным, полученным PandaLabs, суть таких сообщений заключалась в следующем: предполагаемый отправитель – как правило, девушка – сообщал получателю (обычно мужчине), что она якобы нашла его профиль в социальной сети и захотела познакомиться. Если получатель отвечал на сообщение, «девушка» начинала интересоваться его предпочтениями и т.д., говорила, что она из России или другой страны Восточной Европы и подумывает о поездке за границу. Как только дружеские отношения крепли, девушка выдвигала идею о поездке в страну, где живет получатель сообщений. Все это сопровождалось фотографиями девушки.

Затем следует критическая ситуация. Как только девушка уже почти готова покинуть родную страну, чтобы встретиться с новым другом, в последнюю минуту появляется проблема, например, задержка с визой, необходимость дать взятку и т.д. Чтобы справиться с проблемой, девушка просит друга помочь ей небольшой суммой денег, которая никогда не превышает $500. Это обстоятельство явно указывает на мошеннический умысел; девушки не существует, она лишь плод воображения тех, кто пытается обмануть пользователя.

Если пользователь высылает деньги, то история продолжает развиваться дальше в том же ключе: появляются новые проблемы, которые заставляют жертву посылать еще больше наличных. Девушка же никогда не сможет покинуть свою страну, потому что ее не существует.

“Еще несколько лет назад этот тип мошенничества возбуждал гораздо большее число подозрений, чем сейчас. Сегодня огромное число пользователей вовлечено в социальные сети, и подобные аферы стали казаться более убедительными. Учитывая огромное количество личных фотографий и электронных адресов, выложенных на публичных доменах, люди считают вполне правдоподобным тот факт, что кто-то, посмотрев их фото, захотел связаться с ними лично”, говорит Луис Корронс, технический директор PandaLabs.

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