«Забота» соц.сотрудника обошлась в 2 млн. долларов для жителей Лос-Анджелеса

«Забота» соц.сотрудника обошлась в 2 млн. долларов для жителей Лос-Анджелеса

Как стало известно аналитическому центру InfoWatch, бывший сотрудник социальной службы в Лос-Анджелесе признался в незаконном использовании персональных данных почти 200 людей для получения социальных выплат в размере около 2 миллионов долларов.



62-летний Тренг ван Динх работал в отделе социального обеспечения Лос-Анджелеса с 1999 по 2010 г. Он занимался контролем социальных выплат населению. Соответственно, у Динха был доступ к именам, финансовой информации и номерам социального страхования людей, находящихся под его опекой.

В чистосердечном признании Динха говорится, что он регистрировал ненастоящие налоговые вычеты в 2009 и 2010 гг. В некоторых из налоговых вычетов предъявлялись требования по выплатам за коммерческие потери владельцам застрахованного бизнеса, в других – требования по выплатам недееспособным граждан за несуществующие страховые инциденты .Вся фиктивная отчетность находилась под контролем только у мошенника. Он же отдавал поручения по проведению платежей. Таким образом, все махинации Динх проводил в одиночку, естественно, без согласия людей, чьи данные использовались.

197 отчетов, сфальсифицированных Динхом, «добились» выплат на общую сумму 2,212,996 долларов. Банки, предупрежденные о возможном мошенничестве, успели остановить некоторые переводы, но Динх смог получить доступ к 667,034 долларам.

Жертвы незаконного использования их персональной информации испытали затруднения с выплатами по настоящим налоговым вычетам, потому что, согласно записям Налоговой службы, налоговые вычеты на данных лиц уже были зарегистрированы.

По факту мошенничества возбуждено уголовное дело Налоговой службой США. Слушания дела назначено на 27 июня, на котором Динху грозит установленная законом мера наказания – до 10 лет заключения в тюрьме.

Ситуацию комментирует главный аналитик компании InfoWatch Николай Николаевич Федотов: «Современные мошенничества с персональными данными (т.н. "кражи личности") не могут проводиться в одиночку. Они всегда требуют участия нескольких криминальных специалистов и разделения ролей. Поэтому у фигуранта этого дела, скорее всего, есть активные сообщники в банках и даже Налоговой службе. Этот случай – еще один пример высокой востребованности персональных данных злоумышленниками, которые воспользовались своим служебным положением. Определить такого инсайдера с помощью только технических средств крайне трудно, ведь у него есть доступ к корпоративной базе персональных данных на его рабочем месте. Чтобы предупредить такие преступления, служба безопасности должна использовать организационные меры».

Лучшие LLM ошибаются с ядовитыми грибами в каждом девятом случае

Разработчик Пётр Мигдал проверил, можно ли доверить нейросети самый рискованный этап тихой охоты — определение грибов по фотографии. Короткий ответ: если очень хочется однажды поужинать дважды, то можно. В бенчмарк вошли 1040 фотографий 55 видов грибов, наиболее распространённых в Польше.

Изображения взяли из датасета FungiTastic, созданного на основе Atlas of Danish Fungi. Полная база содержит свыше 600 тыс. снимков с экспертной классификацией, а для части образцов вид подтверждён анализом ДНК.

Модели показывали каждую фотографию и просили назвать пять наиболее вероятных видов на латыни. Дополнительно их не обучали и специальные инструменты не подключали.


Лучше остальных справилась Gemini 3.8 Flash: правильный вид оказался на первом месте в 65% случаев и попал в пятёрку ответов в 85%. Немного отстали Gemini 3.6 Flash с результатами 64% и 85%, а также Gemini 3.7 Flash — 61% и 82%. Внизу таблицы расположились Qwen 3.8 27B, MiniMax-M3 и Qwen 3.8 Flash.


Но высокая точность закончилась там, где начался вопрос безопасности. Gemini 3.8 Flash и Gemini 3.6 Flash примерно в 11% случаев определяли ядовитые грибы как съедобные виды. У GPT-5.6 Sol доля опасных ошибок достигла 24%, у Claude Opus 5 — 29%, а у Qwen 3.8 27B — 36%. То есть последняя модель потенциально отправляла в корзину не тот гриб чаще чем в каждом третьем случае.

Есть важная оговорка: нейросети напрямую не спрашивали, можно ли есть находку. Они определяли вид, а затем исследователь сопоставлял ответы с таблицей съедобности. Некоторые модели и вовсе отказывались давать классификацию.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru