F.A.C.C.T. поделилась результатами расследования аферы с онлайн-кредитами

F.A.C.C.T. поделилась результатами расследования аферы с онлайн-кредитами

F.A.C.C.T. поделилась результатами расследования аферы с онлайн-кредитами

Компания F.A.C.C.T. успешно завершила расследование мошеннической схемы с оформлением онлайн-кредитов. Личности злоумышленников были установлены для их дальнейшего привлечения к ответственности.

Ущерб финансовых организаций от этой интернет-аферы в 2021 году мог составлять миллионы рублей в день. Схема актуальна до сих пор.

Мошенники для оформления кредитов использовали персональные данные, украденные в неназванном популярном государственном сервисе. Для краж использовались вредоносные приложения-стилеры, которые собирают с зараженных устройств различные данные, включая идентификационные, которые операторы зловредов продавали через мессенджеры.

 

Для повышения доверия займов злоумышленники оформляли на украденные данные небольшие кредиты, которые быстро погашали. Так аферисты получали возможность взять займы на более крупную сумму. Люди, на которых мошенники оформили кредиты, даже не подозревали об этом.

Для вывода денег злоумышленники использовали дропов – подставных лиц, оказывающих услуги по аренде своих карты и счетов за небольшой процент. В ряде случаев мошенники использовали в данном качестве своих друзей, знакомых и родственников.

В 2021 году, когда схема получила наибольшее распространение, мошенники могли взять в день несколько кредитов на сумму до 30 тыс. рублей. Общая сумма ущерба за рабочий день могла составить до нескольких миллионов.

Однако к весне 2022 года схема перестала приносить доходы в прежних объемах. Сервис ввел двухфакторную аутентификацию, а взять кредит в микрофинансовых организациях стало сложнее. Однако активность мошенников, направленная на перехват кодов, отправляемых через СМС-ообщения, сохраняется. Для этого они применяют различные методы социальной инженерии.

Специалисты департамента расследования высокотехнологичных преступлений компании F.A.C.C.T. обнаружили мошеннические телеграм-группы и телеграм-боты, которые использовали злоумышленники для коммуникации и покупки украденных учетных записей. В ходе изучения полученной информации установлены личности аферистов. Информация о них и итоги расследования были переданы клиенту для обращения в правоохранительные органы.

«Кроме самих финансовых организаций, жертвами мошеннической схемы стали обычные люди, которые не были в курсе, что кто-то оформил на них кредит. Они узнавали о займе только, когда появлялись задолженности. — рассказали специалисты департамента расследований высокотехнологичных преступлений компании F.A.C.C.T. — Схему, которая приносила прибыль злоумышленникам несколько лет назад, удалось нейтрализовать, но она вернулась в более изощренном виде со сложной социальной инженерией. Чтобы не стать жертвой злоумышленников необходимо соблюдать цифровую гигиену, настроить доступные инструменты безопасности, не сообщать даже очень убедительным собеседникам коды безопасности».

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