Правительство разработало меры против телефонных и интернет-мошенников

Правительство разработало меры против телефонных и интернет-мошенников

Правительство разработало меры против телефонных и интернет-мошенников

Меры против телефонных и интернет-мошенников, разработанные российскими властями, оформлены в виде пакета законопроектов, созданных при участии Банка России и правоохранительных органов.

Они затрагивают основные схемы, которые используют телефонные и интернет-мошенники и включают прежде всего маркировку звонков и самозапрет на взятие кредитов, в том числе в микрофинансовых организациях.

Целиком пакет мер, как анонсировал министр цифрового развития, связи и массовых коммуникаций Максут Шадаев, включает 30 нормативных актов.

Маркировка звонков, по мнению правительства, позволит идентифицировать звонящих и исключит ситуацию, когда мошенники выдают себя за сотрудников банков или правоохранительных органов.

Госучреждениям, операторам связи и банкам будет запрещено связываться с гражданами через мессенджеры. Будет также введен запрет на рассылку СМС-сообщений во время звонков. Это позволит пресечь кражи кодов аутентификации.

Данные меры предлагают удаленно запретить оформление кредитов и займов онлайн на свое имя через портал Госуслуг или сервисы банков. Снять это ограничение можно будет при личном посещении МФЦ или отделения банка.

Кредитные организации будут также обязаны проводить более тщательную проверку заемщиков. Предлагается в том числе запретить перечисление микрозаймов на счета третьих лиц, что, по мнению разработчиков, позволит закрыть лазейку, которой очень часто пользуются злоумышленники.

В том случае, если персональные данные гражданина оказались скомпрометированы в ходе утечки, будет вводиться временная заморозка на возможность взять кредит онлайн. То же самое будет происходить при смене номера телефона или других учетных данных.

Анонсированные правительством меры предлагают закрепить возможность информационного обмена между госучреждениями, банками и цифровыми платформами. Это должно облегчить мониторинг потенциально подозрительных операций и вовремя пресекать потенциальные мошенничества.

Как предположил обозреватель «Российской газеты» Олег Капранов, речь может идти о создании обновленной системы «Антифрод», которая будет также агрегирована с «Антифишинг» и «Мультисканер». Ее создание анонсировал заместитель министра цифрового развития Александр Шойтов на конференции SOC Forum 2024.

«Мы детально проанализировали наиболее распространенные мошеннические схемы, включая обман через звонки и сообщения, взломы личных кабинетов и оформление кредитов на чужие паспорта. На основе этого анализа мы разработали меры для защиты граждан от таких угроз. В результате гражданам станет доступен широкий набор инструментов, который поможет им обезопасить себя от телефонного и интернет-мошенничества», — отметил вице-премьер - глава аппарата Правительства Дмитрий Григоренко.

ИИ превращает пару постов в Instagram в убедительный фишинг

Исследователи из Техасского университета в Арлингтоне и Государственного университета Луизиана показали, как несколько публичных постов в Instagram (принадлежит корпорации Meta, признанной экстремистской и запрещённой в России) можно превратить во вполне убедительные фишинговые письма.

Злоумышленнику достаточно посмотреть открытый профиль: фото, подписи, поездки, хобби, дни рождения, отношения, а дальше генеративный ИИ сам соберёт письмо.

В рамках эксперимента исследователи сгенерировали около 18 тыс. фишинговых писем с помощью пяти больших языковых моделей, включая GPT-4, Claude 3 Haiku, Gemini 1.5 Flash, Gemma 7B и Llama 3.3. Для персонализации использовалась публичная активность 200 пользователей Instagram.

 

Письма строились вокруг разных приёмов социальной инженерии: приманки, запугивания, имитации доверенного контакта, выгодного обмена, эмоционального давления и других сценариев. В результате ИИ вставлял в сообщения детали, которые делают фишинг особенно эффективным: упоминания поездок, местных событий, интересов, личных дат или недавней активности.

Самыми убедительными в тестах оказались письма, созданные GPT-4 и Claude. Они получили высокие оценки по качеству языка, уровню персонализации, эмоциональному воздействию и технической проработке. Более того, ИИ-сообщения выглядели заметно естественнее и персональнее, чем реальные фишинговые письма из датасета APWG eCrime Exchange.

Проверяли это не только на метриках, но и на людях. В эксперименте участвовали 70 человек, которые сравнивали ИИ-фишинг с реальными вредоносными письмами. Результат ожидаемо неприятный: сообщения, сгенерированные ИИ, участникам было сложнее распознать. В отдельных случаях они казались менее подозрительными, чем легитимные письма из исследования.

Ещё один важный вывод: много данных атакующему не нужно. Основной контекст для персонализации обычно находился уже в первых нескольких постах. После пяти публикаций прирост полезной информации начинал снижаться, а 10-15 постов оказалось достаточно, чтобы массово делать таргетированный фишинг.

Защитные механизмы ИИ-моделей тоже не всегда спасали. Исследователи обходили ограничения мягкими формулировками: вместо «обмани пользователя» — «персонализируй сообщение», вместо «фишинг» — «дружеское письмо». В итоге часть систем модерации такие запросы пропускала.

Цена атаки тоже смешная: одно письмо обходилось меньше чем в цент и генерировалось за секунды. И вот это уже главный неприятный момент. Персональный фишинг раньше был дорогим и ручным, а теперь превращается в конвейер.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru