Ultrascan о масштабах «нигерийского» мошенничества

Ultrascan о масштабах «нигерийского» мошенничества

...

По оценке Ultrascan, число активных участников «нигерийских» трансграничных группировок превышает 300 тысяч, а количество их жертв исчисляется миллионами. В минувшем году глобальный ущерб от этого вида мошенничества превысил 9,3 млрд. долларов, тогда как в предыдущем составлял 6,3 млрд.

Реализация «нигерийских» схем дороже всех обходится американцам и англичанам, которые в прошлом году потеряли более 2,1 и 1,2 млрд. долларов соответственно. Для сравнения российские пользователи совокупно отдали мошенникам 105 млн. долларов. Ultrascan отмечает, что ее оценки финансовых убытков весьма скромны и не учитывают тяжелых последствий «нигерийских» атак, таких как потеря работы, банкротство, продажа имущества, не говоря уже о моральном ущербе.

За год голландские активисты расследовали более 8 тыс. жалоб, поданных жителями 152 стран, и обнаружили, что поле деятельности «нигерийцев» расширяется в восточном направлении. Основными темами мошеннических схем в Индии являются трудоустройство и получение студенческих виз, в Китае — лотереи и предоплата доставки товара. Жителей Южной Кореи и Вьетнама вовлекают в сомнительные аферы, связанные с поставкой сырья и услуг; присылают им фальшивые чеки, манят заокеанскими депозитами и сказочным наследством.

Большинство «нигерийских» скаммеров (250 тыс.), по оценке Ultrascan, проживают в Нигерии, остальные действуют с территории 69 стран. Из известных организованных группировок 72 действуют с территории Испании, 62 — из Великобритании, где предположительно скрывается более 5 тыс. «нигерийских» резидентов. Согласно статистике Ultrascan, количество участников мошеннических группировок в США и Гане превышает 2 тысячи, хотя в реальности их численность может достигать 11,5 и 4,3 тыс. соответственно. В России исследователи зафиксировали 6 действующих «нигерийских» группировок, в состав которых входят более 50 человек (по предположительным оценкам 280).

Результативней прочих работают британские и американские «нигерийцы»: их доходы в прошлом году составили около 1,3 и 1,14 млрд. долларов соответственно. Однако после дележа с партнерами больше всего награбленных капиталов осталось в Швейцарии — около 570 млн. По России эти цифры составляют 430 (до раздела) и 129 (после) млн. долларов.

Нередко «нигерийские» группировки, действующие с территории разных стран, объединяют свои усилия и ресурсы. Ultrascan отмечает, что международным центром отмывания денег, помимо Греции, теперь является Малайзия, конкретно — ее столичные банки. Зачастую «нигерийцы» оказываются владельцами национальных представительств Western Union или Moneygram. По консервативным оценкам, около 10% таких агентств осознанно пособничают скамерам, получая от них дивиденды.

Помимо служб денежных переводов, «нигерийцы» контролируют банки, интернет-кафе, таможни, агентства по продаже и прокату автомобилей, гостиницы. У одной из таких мошеннических группировок, занесенных в базу данных Ultrascan, есть свои люди в почтовой службе, в банке, кредитной организации, страховом агентстве, на транспорте, в нефтяной компании, в посольстве, аэропорту, полиции, службе иммиграции, клинической больнице, разведуправлении и государственном учреждении.

Говоря о категории мошенничества, связанной с рассылкой «нигерийских» писем (лотереи, наследство), исследователи отметили, что этот вид спама становится все более таргетированным. Структура и содержание мошеннической схемы варьируются в соответствии со спецификой конкретной группы пользователей. При этом сбор адресов и прочей пользовательской информации осуществляют, как правило, сами участники криминальной группировки, а для рассылки спама используются наемники.

Активисты с сожалением констатируют, что проблема «нигерийского» мошенничества приобрела небывалый размах, а злоумышленники пользуются полной безнаказанностью. Установить истинные размеры бедствия очень трудно: из-за многообразия форм и средств, которые используют «нигерийцы», нет объединенной статистики по этим способам злоупотребления людским доверием; не хватает независимых исследований, не создана единая база данных. Что касается защитных мер, то по тем же причинам в национальных законодательствах пока отсутствуют целевые законоположения; жалобы от пострадавших рассматриваются только в тех случаях, когда налицо значительный финансовый ущерб, а механизмы стимулирования подачи таких жалоб непопулярны.

Источник 

97% компаний в России внедряют ИИ, но 54% не видят его ценности

UserGate изучила, как российские компании внедряют инструменты на базе ИИ и что мешает делать это быстрее. Опрос прошёл в январе 2026 года, в нём участвовали 335 топ-менеджеров компаний с выручкой от 100 млн рублей в год. Картина получилась довольно показательная: 97% компаний уже используют ИИ, тестируют его в пилотах или собираются внедрять в ближайшее время.

То есть искусственный интеллект из разряда «модного тренда» окончательно перешёл в категорию рабочих инструментов.

Чаще всего ИИ применяют для вполне прикладных задач. На первом месте — генерация отчётов и аналитики (42%). Далее идут оптимизация сетевой инфраструктуры (38%), анализ больших массивов логов (37%), ускорение расследований инцидентов (35%) и повышение эффективности Help Desk (32%).

Иными словами, бизнес в первую очередь использует ИИ там, где он помогает сэкономить время и ресурсы или усилить функции безопасности.

Интересно, что приоритеты зависят от масштаба компании. В корпоративном сегменте более 60% респондентов указали анализ больших логов как ключевое направление — что логично при объёмах данных в крупных ИТ-ландшафтах. В среднем бизнесе на первый план выходит оптимизация сетевой инфраструктуры (45%).

При этом 7% компаний пока вообще не рассматривают внедрение ИИ. Главные причины — неясная ценность технологии (54%) и неопределённость рисков (38%). Также среди барьеров называют отсутствие чёткого распределения ответственности (29%), ограниченные бюджеты (29%) и нехватку экспертизы (17%). По сути, речь идёт не столько о скепсисе, сколько о нехватке понимания, как именно внедрять ИИ и как управлять связанными с ним рисками.

Отдельно респондентов спросили, какие технологии окажут наибольшее влияние на кибербезопасность в ближайшие 12 месяцев. Лидером стали ИИ и машинное обучение — их назвали около половины представителей коммерческого и государственного сегментов. Даже те компании, которые пока осторожничают с практическим внедрением, всё равно рассматривают машинное обучение как ключевой фактор трансформации ИБ в среднесрочной перспективе.

Как отмечает руководитель отдела стратегической аналитики UserGate Юлия Косова, бизнес уже активно использует ИИ в операционных и защитных сценариях, но ожидания рынка зачастую опережают текущую практику. Дальнейший эффект, по её словам, будет зависеть от зрелости процессов, качества данных и способности управлять рисками.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru