Задержаны фигуранты дела о телефонном мошенничестве с рекордным ущербом

Задержаны фигуранты дела о телефонном мошенничестве с рекордным ущербом

Задержаны фигуранты дела о телефонном мошенничестве с рекордным ущербом

Самарская полиция задержала фигурантов резонансного дела о хищении 421 млн рублей у местной жительницы в результате телефонного мошенничества.

Злоумышленники действовали по распространённому сценарию: они представились сотрудниками правоохранительных и контролирующих органов и сообщили жертве, что её деньги якобы переводятся на финансирование ВСУ.

Затем мошенники потребовали обналичить все средства со счетов и передать их курьерам.

Потерпевшая выполнила требования преступников. В течение нескольких дней она сняла в банке 421 млн рублей и передала их незнакомцам, представившимся курьерами. Однако в ходе одной из операций сотрудник банка заподозрил, что женщина действует под диктовку мошенников, и сообщил в полицию. По факту происшествия возбуждено уголовное дело по ч.4 статьи 159 УК РФ (мошенничество в особо крупном размере).

Оперативники проанализировали телефонные разговоры потерпевшей и изучили записи видеокамер, что позволило составить ориентировку на подозреваемых. В результате следственных действий полицейские задержали ранее судимого за вымогательство 22-летнего жителя Саратова. Он арендовал в Самаре дом для размещения сообщников и временного хранения похищенных денег.

«В ходе командировки в соседний регион оперативниками в жилище подозреваемого проведён обыск. Обнаружен телефон, использовавшийся при хищении, а также денежные средства в размере 600 тысяч рублей и 300 долларов США», — сообщила  официальный представитель МВД Ирина Волк в телеграм-канале.

Следственные действия также прошли в одной из квартир в городе Солнечногорске Московской области, где проживает второй задержанный — 40-летний мужчина. Полицейские изъяли 1,8 млн рублей, телефон и автомобиль, предположительно приобретённый на похищенные деньги. В доме ещё одного подозреваемого в Саратове были найдены 860 тысяч рублей.

По предварительным данным, часть украденных средств была использована для погашения ипотечного кредита на 600 тысяч рублей. Мужчина скрывается от следствия и объявлен в розыск. У четвёртого фигуранта, ранее судимого за кражу жителя Саратова, изъято 255 тысяч рублей.

По имеющейся информации, фигуранты нашли криминальную подработку через мессенджер. Анонимный работодатель поручил им забирать у людей деньги и переводить их на указанные счета, оставляя себе определённый процент.

Все задержанные заключены под стражу. Ведутся мероприятия по установлению дополнительных эпизодов преступной деятельности и розыску возможных соучастников.

Каждая пятая утечка уже связана с теневым использованием ИИ

Сотрудники всё чаще отправляют рабочие данные в нейросети быстрее, чем службы ИБ успевают понять, что вообще происходит. По данным «Информзащиты», в июле 2026 года уже 20% организаций, столкнувшихся с утечками, хотя бы частично связали инциденты с несанкционированным использованием ИИ. Годом ранее таких случаев было около 12%.

И это не безобидное попросил чат-бота поправить письмо. В публичные ИИ-сервисы загружают договоры, исходный код, внутреннюю переписку, клиентские обращения и техническую документацию.

На веб-интерфейсы нейросетей приходится около 42% подобных инцидентов. Ещё 24% утечек связаны с браузерными расширениями и ИИ-помощниками.

Они получают доступ к вкладкам, истории сессий и cookie, а потом тихо делают то, на что им когда-то нажали «Разрешить». Самостоятельно подключённые API и библиотеки дают ещё 19%, инструменты для программирования — 15%.

Проблема в том, что классические средства защиты часто не видят ничего подозрительного. Домен легитимный, TLS работает, вредоносной сигнатуры нет. Только конфиденциальный документ уже уехал во внешний сервис.

Почти у трети компаний, использующих ИИ, находят хотя бы один API-ключ или секрет в небезопасном месте: конфигурациях, тестовых скриптах, рабочих станциях и Git-репозиториях. Получив такой ключ, атакующий может не только потратить чужой бюджет, но и добраться до подключённых баз данных и RAG-хранилищ.

Дороже всего здесь обходится позднее обнаружение. Инциденты с теневым ИИ в среднем увеличивают ущерб примерно на $670 тыс.

Эксперты советуют начинать не с тотальных запретов, а с инвентаризации сервисов, поиска ключей, контроля расширений и классификации данных. Потому что запретить ChatGPT приказом легко. Гораздо сложнее заметить, что сотрудник уже загрузил туда половину проекта.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru