Как мошенники украли миллионы с помощью законной онлайн-утилиты

Как мошенники украли миллионы с помощью законной онлайн-утилиты

Как мошенники украли миллионы с помощью законной онлайн-утилиты

Воры, осуществляющие охоту за конфиденциальной информацией, сумели украсть $30 млн у Налоговой службы США, воспользовавшись интерактивным инструментом, разработанным для того, чтобы помочь студентам заполнить заявки на получение финансовой помощи. Об этом сообщил в четверг Финансовому комитету Сената уполномоченный Налоговой Службы, Джон Коскинен.

Как это произошло?

Утилита поиска данных (Data Retrieval Tool, DTR) действует, наполняя заявки информацией из налоговых деклараций пользователей, необходимой для их подачи. Но 30 марта 2017 года было объявлено, что утилита будет недоступна до тех пор, пока не будут применены дополнительные меры безопасности.

«Воры, охотящиеся за конфиденциальными данными, могли использовать личную информацию, полученную вне налоговой системы, для доступа к FAFSA [бесплатному приложению для получения студентами федеральной помощи] в попытке получить налоговую информацию посредством утилиты. Налоговая служба продолжает рассматривать, насколько это способствовало подаче мошеннических налоговых деклараций», — пояснили в агентстве в то время.

Это объясняется тем, что утилита позволяла похитителям личных данных получать достаточную информацию об отдельных налогоплательщиках, чтобы потом подать мошеннические налоговые декларации от своего имени.

Коскинен рассказал, что уязвимость утилиты к злоупотреблению была отмечена еще в октябре 2016 года, о чем Налоговая Служба сообщила министерству образования США. Тем не менее, утилиту посчитали настолько полезной для миллионов законных пользователей, что Налоговая Служба не решилась прекращать ее действие.

Но, когда в феврале налоговики отметили тенденцию по осуществлению мошеннической деятельности с использованием утилиты, то решили временно закрыть ее.

«Налоговая Служба отметила 100 000 учетных записей пользователей, начавших заполнение заявки, использовавших утилиту поиска данных, но не завершивших работу. IRS предупреждает этих людей, что их личные данные могут быть скомпрометированы, но Коскинен сказал, что некоторые из этих заявок, скорее всего, подлинны», — сообщает CNN.

Онлайн-система FAFSA все еще функционирует, но пока что пользователям придется самостоятельно заполнять информацию о доходах. Налоговая служба работает над программным обеспечением для защиты личных налоговых данных, чтобы предотвратить дальнейшую кражу, но эта мера безопасности будет применена не раньше октября.

Власти передумали запрещать иностранные нейросети в России

Идея быстро пересадить всю страну на отечественный ИИ отправляется на доработку. Из финальной версии законопроекта об искусственном интеллекте исчезли самые жёсткие ограничения, которые еще весной вызвали бурные споры у бизнеса и ИТ-отрасли.

Как выяснили «Известия», власти отказались от планов запрещать использование зарубежных нейросетей в России.

Более того, уже внедрённые иностранные ИИ-решения в критически важных сферах сферах — от госуправления до объектов КИИ — смогут работать как минимум до 2032 года. Правда, при одном условии: данные должны храниться и обрабатываться на территории России.

Ещё одна важная новость: частный бизнес никто не собирается заставлять переходить исключительно на российские большие языковые модели. Компании смогут сами выбирать, какие технологии использовать. Об этом заявил вице-премьер Дмитрий Григоренко.

Из законопроекта также исчезли положения, которые позволяли бы государству запрещать отдельные зарубежные нейросети. Не осталось и требования обучать российские ИИ-модели исключительно на отечественных данных. Смягчили даже вопрос маркировки контента: теперь разработчики должны лишь предоставить возможность помечать материалы, созданные с помощью ИИ, а не делать это в обязательном порядке.

По сути, документ стал заметно либеральнее. Теперь он касается только больших фундаментальных моделей, а небольшие нейросети и решения в области компьютерного зрения под его регулирование практически не попадают.

Эксперты считают такой разворот вполне логичным. Российский рынок уже давно использует зарубежные открытые модели вроде Qwen, DeepSeek и Llama как основу для собственных продуктов. Жёсткий запрет мог бы буквально остановить работу множества сервисов и затормозить внедрение ИИ в стране.

В отрасли признают: отечественные разработки активно развиваются, но полностью заменить лучшие зарубежные решения пока не могут. Поэтому переходный период до 2032 года выглядит скорее попыткой выиграть время для российских разработчиков, чем подготовкой к масштабному запрету.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru