Мошенники играют на повышении

Мошенники играют на повышении

Мошенники играют на повышении

На подъезды расклеивают QR-коды, по ссылке предлагаются соцвыплаты. У мошенников новый тренд — повышение тарифов и пособия они используют как приманку. В Банке России предлагают в ответ двухдневный “период охлаждения” средств на счета из “базы дропперов”.

О новой схеме с QR-кодами “Известиям” рассказал зампред Банка России Герман Зубарев. Штрихкоды размещают в жилых домах, на парковках и остановках. Жертва сканирует код и попадает в чат-бот в мессенджере. Выясняется, что гражданину якобы положена выплата.

“Пособия для социально незащищенных, выплаты студентам, семьям с детьми — у мошенников заготовлен целый перечень таких обещаний, чтобы завлечь и обмануть как можно больше людей”, — объясняет Зубарев.

Для оформления выплаты аферисты выманивают личные и финансовые сведения. Эта информация нужна им, чтобы украсть деньги с карты.

Использование чат-ботов вызывает дополнительное доверие, создавая ощущение работы автоматического сервиса какого-то официального ведомства.

“Злоумышленники и раньше пользовались мессенджерами для голосовых звонков, — говорит Зубарев. — Другое дело, что сейчас такие звонки — восходящий тренд”.

Мошенники вынужденно переходят на этот способ контакта, потому что применять обычную телефонную связь всё сложнее. Мобильные операторы обязаны противодействовать мошенническим звонкам, действуют антиспам-сервисы, которые в том числе продвигают и банки.

Еще один рабочий сценарий аферистов — мотив повышения тарифов на оплату жилищно-коммунальных услуг.

Мошенники рассылают информацию о смене реквизитов в соцсетях и мессенджерах или кидают объявления в обычные почтовые ящики.

Суть мошенничества достаточно проста: жертва должна произвести ежемесячную оплату ЖКУ по реквизитам мошенников, комментирует схему эксперт в области кибербезопасности Газинформсервис Дмитрий Овчинников.

Причем, фейковые квитанции и объявления печатаются на бланках, очень похожих на оригинальные.

“При совершении платежа проверяйте его назначение, номер лицевого счета и наименование оплачивающего лица, — рекомендует эксперт. — Как вариант защиты от подобных действий злоумышленников — можно оплачивать все счета через личный кабинет поставщика ЖКУ”.

Перспективным методом борьбы с мошенниками в Банке России считают так называемый “период охлаждения”.

Инициативу обязать банк-плательщик на два дня приостанавливать зачисление денег на подозрительные счета выдвинули еще в прошлом году. В сентябре законопроект был внесен в Госдуму и теперь ждет своего первого чтения.

ФинЦЕРТ Банка России ведет базу данных о случаях и попытках перевода денежных средств без согласия клиента. В ней содержатся сведения о совершенных операциях, о плательщиках и получателях денежных средств.

Документ предусматривает, что банк плательщика в течение двух дней не будет подтверждать перевод на счет, который содержится в “базе дропперов”.

“Период охлаждения” нужен, чтобы у гражданина было время на осмысление происходящей ситуации, объясняет Зубарев. За два дня человек сможет обдумать свои действия или кто-то из родственников может заметить, что происходит что-то неладное.

Сейчас в “базе дропперов” десятки тысяч счетов. При этом утверждать, что именно столько злоумышленников действует в России, неправильно, говорит Зубарев.

У афериста может быть несколько счетов. Кроме того, информация о дропперском счете появляется базе, только если жертва обратилась в банк, а оттуда сведения дошли до ФинЦЕРТ Банка России. Далеко не все пострадавшие обращаются с заявлением, в том числе в полицию.

Cloud.ru представила фильтр, скрывающий конфиденциальные данные от ИИ

На конференции GoCloud 2026 компания Cloud.ru анонсировала Guardrails Filter — инструмент для более безопасной работы с генеративным ИИ. Его задача довольно понятная: не дать конфиденциальным данным случайно утечь в большую языковую модель.

Схема работы выглядит так: сервис проверяет текст запроса, ищет в нём конфиденциальные данные — например, персональные сведения, банковские реквизиты, API-ключи и другие секреты, — затем маскирует их и только после этого отправляет обезличенный запрос в модель. Когда модель возвращает ответ, система подставляет реальные значения обратно.

Иначе говоря, пользователь получает нормальный результат, но сами чувствительные данные не уходят за пределы корпоративного контура в исходном виде.

Сейчас инструмент рассчитан на работу с моделями из сервиса Cloud.ru Foundation Models. В этой платформе доступно более 20 моделей разных типов, включая text-to-text, audio-to-text и image-text-to-text. При этом Cloud.ru отдельно уточняет, что механизм фильтрации будет доступен и в формате on-premise, то есть для установки на стороне самого заказчика.

Появление такого инструмента хорошо вписывается в общий тренд: компании всё активнее используют генеративный ИИ, но тема утечек данных остаётся одной из главных причин, почему внедрение идёт не так быстро, как хотелось бы. Особенно это чувствительно для отраслей, где много персональной и служебной информации, — например, для здравоохранения, ретейла и госсектора.

Кроме того, Cloud.ru сообщила, что добавила в Foundation Models LLM-модель российской компании HiveTrace с Guardrails-механизмом. По заявлению компании, такая модель должна лучше справляться с рисками вроде промпт-инъекций, утечки системных инструкций и некорректной обработки выходных данных.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru