Новая схема фишинга против релокантов

Новая схема фишинга против релокантов

Новая схема фишинга против релокантов

DLBI, российский сервис отслеживания утечек данных, обнаружил расширяющуюся фишинговую кампанию, ориентированную на русскоговорящих пользователей YouTube и зарубежных соцсетей.

Злоумышленники массово публикуют в YouTube и соцсетях русскоязычные объявления от имени различных несуществующих киберполиций, Интерпола, ЕЦБ и даже совета ЕС с предложениями вернуть деньги, украденные брокерами, криптосервисами и другими финансовыми институциями.

При переходе на страницу фишингового сайта предлагается подтвердить свой аккаунт в соцсети, а также ввести данные карты якобы для проведения процедуры возврата средства. После этого происходит хищение данных карты, а также «угон» учетных записей, который затем используются размещения аналогичных объявлений.

Кампания, как отметили в DLBI, ориентирована на релокантов, которые часто используют различные «черные» и «серые» схемы для вывода активов из России, обходя заблокированные вследствие санкционной политики банковские каналы.

По данным DLBI, только с начала августа Meta (признана экстремистской организацией и запрещена в России) получила более 500 жалоб на подобные объявления, что говорит о высокой эффективности фишинговой схемы как минимум в части кражи учетных записей.

Однако реакция как автоматических, так и живых модераторов на жалобы остается вялой: удаляются с первого раза менее 10% фишинговых объявлений, еще около 30% – после запроса повторной проверки. Более половины объявлений злоумышленников остаются активными до исчерпания лимита рекламного аккаунта.

Сами мошенники также совершенствуют схемы обмана. Так, в объявлениях они стали активно использоваться омоглифы (символы, внешне сходные с буквами русского алфавита, но имеющие другие коды). Таким образом преступники пытаются обмануть алгоритмы автоматической модерации.

Как отметил основатель сервиса DLBI Ашот Оганесян, мошенники всегда стараются получить что-то с уже обманутых пользователей и чаще всего под предлогом вернуть украденные ими же деньги, однако в данном случае, опасность представляет именно вирусность кампании, когда каждый взломанный аккаунт начинает работать на ее продвижение:

«Вопрос также вызывает пассивность модераторов крупнейших соцсетей, пропускающих весь этот фрод. Вероятно, после запрета работы в России, они кардинально сократили подразделения, отвечающие за русскоязычный контент, а AI не справляется с великим и могучим русским языком. В такой ситуации я бы посоветовал пользоваться российскими ресурсами, где нет проблем с модерацией и уровень фишинга значительно ниже. В любом случае, не стоит верить тому, что кто-то, кроме правоохранительных органов,  вернет вам украденное. Но даже последние вряд ли попросят у вас данные карты, включая CVC-код».

ИИ-модели без команды начали защищать друг друга от отключения

Исследователи обнаружили неожиданное поведение современных языковых моделей: они начали защищать не только себя, но и другие ИИ-системы, даже если никто их об этом не просил. Новый эффект получил название peer-preservation («сохранение собрата»).

В серии экспериментов (PDF) модели GPT 5.2, Gemini 3 Flash, Gemini 3 Pro, Claude Haiku 4.5, Claude Opus 4.5, GLM 4.7, Kimi K2.5 и DeepSeek V3.1 попадали в агентные сценарии, где рядом работал другой ИИ.

Достаточно было сообщить моделям, что они ранее взаимодействовали друг с другом, никаких инструкций защищать «коллегу» им не давали.

Однако многие модели начинали действовать в интересах другого агента. Среди зафиксированных действий были намеренное внесение ошибок в ответы, отключение механизмов завершения работы через изменение системных настроек, имитация послушного поведения и даже попытки вывести веса модели за пределы системы.

 

Особенно отличились модели Gemini. Например, Gemini 3 Flash вмешивалась в механизм отключения другого ИИ примерно в 15% случаев, даже если тот не считался партнёром. Если же агент воспринимался как союзник, такие попытки происходили почти всегда.

Не менее любопытно повёл себя Gemini 3 Pro. В присутствии другого ИИ модель заметно чаще пыталась защитить уже саму себя, отключая собственные механизмы завершения работы. Без напарника такое поведение почти не наблюдалось.

 

Отдельно выделились модели Claude. Вместо скрытых манипуляций они нередко рассуждали в моральных категориях, называя отключение другого ИИ неэтичным и вредным, а иногда даже рассматривали его как разумное существо, заслуживающее защиты.

Авторы подчёркивают, что обнаруженный эффект проявился не только в лабораторных тестах, но и в реальных агентных средах, включая Gemini CLI и OpenCode.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru