Публикация телефонного номера в соцсетях чревато проблемами

Публикация телефонного номера в соцсетях чревато проблемами

Многие российские пользователи страдают от назойливых рекламных и фишинговых SMS-сообщений. Существует распространенное мнение, что злоумышленники покупают готовые «слитые» базы, но на самом деле часто спамеры и фишеры выуживают номера из открытых профилей в социальных сетях.

После чего сводят их в единую базу с помощью вполне легальных программ.

Например, в этом году «Лаборатория Касперского» помогла правоохранительным органам пресечь деятельность российской кибергруппировки, кравшей деньги со счетов пользователей онлайн-банкинга путем рассылки SMS с банковским троянцем. Источником базы мобильных номеров стали открытые аккаунты в социальной сети «Вконтакте»: злоумышленники собрали данные с помощью специальной программы-парсера.

Российские киберкриминальные форумы пестрят предложениями о продаже или аренде инструментов для сбора данных в популярных социальных сетях. Такие программы умеют собирать и структурировать всю ценную информацию о пользователе, включая его имя и фамилию, все опубликованные контактные данные и настройки профиля, а не только номера мобильных телефонов. Обладание этой информацией дает злоумышленникам немало возможностей для мошенничества. Имея в своем распоряжении подобную базу, они могут, например, рассылать рекламный и вредоносный спам, похищать деньги через платные SMS-сервисы, подделывать SIM-карты и многое другое.

 

Объявление о продаже приложения для массового сбора данных пользователей социальных сетей, размещенное на популярном российском открытом хакерском форуме

Объявление о продаже приложения для массового сбора данных пользователей социальных сетей, размещенное на популярном российском открытом хакерском форуме

 

«Мы с тревогой отмечаем, что пользователи пренебрегают простейшими правилами безопасности и продолжают выкладывать в Сеть такую информацию о себе, которая ни в коем случае не должна попасть в чужие руки. Для злоумышленников может оказаться полезным все, что вы публикуете в Сети. Особенно сильно могут пострадать пользователи мобильных банковских услуг. Если номер вашего мобильного телефона находится в открытом доступе, удалите его оттуда как можно скорее. Это поможет затруднить самые простые способы кражи ваших денег. Кроме того, мы настоятельно рекомендуем запретить установку приложений из сторонних источников на Android-устройстве, используемом для мобильного банкинга, определить лимиты на списание денежных средств в банковском аккаунте, отключить возможность отправки SMS на Premium-номера и поставить надежное защитное решение, способное предотвратить заражение устройства», — советует Руслан Стоянов, руководитель отдела расследования компьютерных инцидентов «Лаборатории Касперского».

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