В январе мошенники провели в России 2 тыс. атак с использованием дипфейков

В январе мошенники провели в России 2 тыс. атак с использованием дипфейков

В январе мошенники провели в России 2 тыс. атак с использованием дипфейков

В RTM Group фиксируют рост активности мошенников, атакующих россиян с помощью дипфейков. В первый месяц 2024 года исследователи насчитали более 2 тыс. таких инцидентов.

Примерно в 70% случаев злоумышленники пытались с помощью голосовых дипфейков выманить деньги у граждан, выдавая себя за родственника, коллегу или знакомого. В атаках на сотрудников организаций использовались сгенерированные ИИ аудиосообщения руководителей, при этом обманщики требовали предоставить интересующую их информацию либо перевести крупную сумму на указанный счет.

Рост подобных злоупотреблений в RTM объясняют расширением доступа к ИИ-технологиям. В прошлом году в паблик были слиты алгоритмы для подмены голоса почти в реальном времени; также в интернете плодятся услуги по созданию дипфейков на основе образцов аудио- и видеозаписи.

Убедительные имитации известных личностей помогают мошенникам обирать доверчивых инвесторов, продвигая сомнительные проекты. В ВТБ также зафиксированы случаи подмены биометрии клиента (голоса) и кражи денег с помощью фейковой видеоконсультации банка.

«К сожалению, успешность была 100 из 100, — цитируют «Известия» выступление зампредправления ВТБ Вадима Кулика на Уральском форуме «Кибербезопасность в финансах». — К этому виду фрода мы пока не готовы, Здесь нужно будет создавать серию новых процессов и новых технологий».

В отсутствие специализированных решений на рынке банки пытаются защитить клиентов от дипфейк-атак посредством отслеживания аномалий (переводы больших сумм на незафиксированные ранее счета, оформление крупных кредитов). В таких случаях банк может приостановить операцию и уведомить клиента о рисках.

Подпишитесь на новости

Не просто стойка с GPU: в России собрали ПАК для корпоративного ИИ

«Лаборатория Числитель» и «Информзащита» представили программно-аппаратный комплекс, который должен помочь крупным компаниям перейти от вечных ИИ-пилотов к нормальной промышленной эксплуатации моделей. Решение анонсировали на форуме TNF-2026.

В основе ПАК — высокопроизводительный ML-кластер и российская платформа контейнеризации «Штурвал». Но создатели подчёркивают: это не очередная дорогая стойка с GPU, на которой каждый проект приходится собирать руками.

Комплекс превращает вычислительные мощности в единый управляемый ресурс. ML-специалист запускает задачу, а платформа сама выделяет CPU и GPU, поднимает нужное окружение, подключает хранилище, запускает обучение и масштабирует нагрузку. Для автоматизации используются Kubernetes и инструменты MLOps, включая Kubeflow, MLflow и model serving.

Архитектура состоит из четырёх уровней: аппаратной инфраструктуры, платформы «Штурвал», MLOps-стека и прикладных ИИ-сервисов — от прогнозирования и аналитики до корпоративных ассистентов. Вокруг ядра работают IAM/SSO, объектное хранилище, реестр образов, CI/CD, мониторинг и аудит.

Заказчики получают единый пул вычислительных ресурсов, изоляцию проектов, централизованное управление доступами и полный жизненный цикл моделей — от эксперимента до публикации и обновления. При этом ML-инструменты не лезут напрямую в железо, а получают инфраструктуру как сервис.

Как сообщается в публикации о проекте, архитектура уже прошла промышленную эксплуатацию у крупного государственного заказчика.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru