Объемы бизнеса скаммеров стремительно растут

Объемы бизнеса скаммеров стремительно растут

...

Американская Федеральная комиссия по торговле сегодня опубликовала отчет, в котором говорится, что объем бизнеса скаммеров стремительно растет. Напомним, что скамминг - это разновидность интернет-мошенничества, когда организаторы рассылают письма, в которых говорится, что их получатели якобы стали победителями лотерей, или же письма, в которых получателям предлагается инвестировать в создание офшорных предприятий и недвижимости.



В Комиссии говорят, что зачастую мошенники предлагают инвестировать в виртуальные предприятия и дома всего несколько долларов или центов, но даже с учетом этого, скамминг превратился в бизнес с миллионными оборотами. В свете этого эксперты предупреждают пользователей в очередной раз не попадаться на удочку подобных мошенников.

"Эти схемы мошенничества довольно хорошо продуманы, а люди, стоящие за ними вовсе не глупы", - говорит представитель комиссии Стив Верникофф.

По его словам, только с марта этого года комиссия подала публичные иски против 14 так называемых "мулов" - людей, нанимаемых кибермошенниками для пересылки денег из США в такие страны, как Болгария, Кипр или Эстония. Статистика по непубличным искам не разглашается. "Нам приходится работать все более агрессивно, чтобы дойти до настоящих координаторов этих мошеннических схем", - говорит Верникофф.

Эксперт отмечает, что организаторы скамминговых схем находят лазейки в процессинговых системах, работающих с банковскими картами, создают фиктивные компании, на счета которых переводят краденные деньги, после чего компании закрываются, а деньги выводятся за границу. Кроме того, в отчете говорится, что скаммеры работают в тесном контакте с другими интернет-мошенниками, продающими им номера кредитных карт и данные о банковских реквизитах.

Зачастую мошенники работают с очень маленькими суммами - от 25 центов до 9 долларов, а для процессинга транзакций учреждают по сотне компаний, переводя деньги по цепочке. Благодаря такой схеме до 94% пользователей со счетов которых пропали средства, даже не догадываются об этом.

Тем не менее, только с начала этого года для обналички денег мошенники использовали около 1,35 млн кредитных карт. "Кредитные карты все чаще используются для небольших покупок и отследить фиктивные транзакции становится все сложнее", - говорится в отчете.

В комиссии говорят, что большинство систем предупреждения в процессинговых центрах срабатывают только после перевода суммы минимум в 10 долларов, меньшие же транзакции проходят без проблем.

Последний громкий случай с осуждением скаммера в США прошел в марте этого года, когда житель Калифорнии Александр Берник был приговорен к 70 месяцам тюрьмы за проведение десятков тысяч незаконных транзакций в сумме от 9 до 15 долларов. Однако в том случае, ни федеральные власти, ни система American Express не смогли объяснить, где подсудимый получил так много номеров банковских карт.

Источник

Подпишитесь на новости

Роскомнадзор встроил машинное обучение в систему фильтрации трафика

Роскомнадзор внедрил механизм фильтрации интернет-трафика на основе машинного обучения и потратил на него 2,27 млрд рублей. Это следует из паспорта ведомственной программы цифровой трансформации на 2026-2028 годы. В документе указано, что РКН использует отечественную модель, развернутую на собственной инфраструктуре.

Ее название не раскрывается, большая языковая модель в системе не применяется.

С паспортом программы ознакомился Forbes. Механизм встроен в автоматизированную систему обеспечения безопасности российского сегмента интернета (АСБИ).

Через нее Роскомнадзор управляет ТСПУ, оборудованием для фильтрации трафика на сетях операторов связи. На установку новых и модернизацию действующих ТСПУ в 2026 году заложено 3,99 млрд рублей основного финансирования и еще 6,2 млрд рублей дополнительного.

О планах использовать ИИ для фильтрации стало известно в январе. В мае ведомство собиралось взять для этого модель Astra AI от «Группы Астра».

VPN в описании механизма прямо не упоминается. Дмитрий Кутейников из RKS Global считает, что модель может оценивать вероятность использования VPN по внешним признакам, например по размеру и ритму пакетов или длительности сессии, без чтения содержимого. По его словам, под ошибочную блокировку могут попасть корпоративные VPN и облачные сервисы.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru