За год российский Антифрод заблокировал свыше 600 млн звонков мошенников

За год российский Антифрод заблокировал свыше 600 млн звонков мошенников

За год российский Антифрод заблокировал свыше 600 млн звонков мошенников

По данным Роскомнадзора, за год работы система верификации телефонных вызовов «Антифрод» помогла пресечь 622 млн мошеннических звонков с подменных номеров. Всего при этом было проверено 90 млрд телефонных вызовов.

Единая платформа «Антифрод», созданная для борьбы с телефонным мошенничеством, должна заработать в полном объеме с марта будущего года — когда к ней присоединятся все операторы телефонной связи страны. На настоящий момент к ней подключены 502 из 1,3 тыс. провайдеров.

Остальных регулятор начал предупреждать о возможных санкциях за срыв сроков (до 1 млн руб. штрафа за неисполнение обязанностей, ч. 3 ст. 13.2.1 КоАП). Такие нарушения выявлены у 180 операторов связи, четырех уже оштрафовали суммарно на 2,1 млн рублей.

 

Распознать недобрые намерения позвонившего незнакомца порой бывает непросто: современные обманщики умело используют социальную инженерию, стараясь добиться от собеседника нужных действий. Банк России составил список фраз, которые наиболее часто употребляют телефонные мошенники; услышав их, следует сразу прервать беседу и отключиться:

Эксперты: за год число вредоносных opensource-компонентов возросло в 11 раз

В 2025 году в компании CodeScoring зарегистрировали 457 тыс. вредоносных библиотек с открытым исходным кодом — в 11 раз больше, чем в предыдущем году. Зафиксировано также 14 тыс. новых уязвимостей в таких компонентах.

По словам специалистов, сохраняют актуальность и более ранние неприятные находки — к примеру, RCE-уязвимость Log4Shell, которая все еще присутствует в 15 тыс. сторонних библиотек. Публикация подобных пакетов грозит атаками на цепочку поставок.

В уходящем году также зафиксировано появление новой, еще более опасной угрозы — самоходного червя Shai Hulud, способного создавать новые репозитории и воровать конфиденциальные данные с CI/CD-платформ.

В связи с бурным ростом популярности ИИ объявился новый вектор атаки — slopsquatting: злоумышленники начали использовать склонность больших языковых моделей (БЯМ, LLM) к галлюцинациям для внедрения в легитимные проекты небезопасного кода.

Из-за этой особенности умный помощник по разработке может ошибиться и вместо легитимной библиотеки предложить для использования вредоносную со схожим названием. По данным CodeScoring, в России ИИ-ассистентов применяют 30% разработчиков, и потенциально опасные галлюцинации происходят у LLM в 20% случаев.

Чтобы защититься от атак на цепочку поставок, эксперты советуют вести тщательный учет компонентов, используемых для сборки софта, при установке библиотек выставлять запрет на исполнение скриптов, а также следовать стандарту ГОСТ Р 56939-2024 и активнее внедрять технологии безопасной разработки.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru