Обнаружена фишингова схема с поддельными подарочными картами

Обнаружена фишингова схема с поддельными подарочными картами

Обнаружена фишингова схема с поддельными подарочными картами

Специалисты «Лаборатории Касперского» обнаружили в интернете мошенническую схему: киберпреступники предлагают пользователям совершенно бесплатно сгенерировать коды подарочных карт, например, iTunes, Google Play, Amazon, Steam и так далее. Для этого они создают фишинговые сайты, с помощью которых перенаправляют посетителей уже на другие партнерские интернет-ресурсы.

Там жертвы вводят какие-либо персональные данные, за которые владельцы поддельных сайтов-генераторов получают деньги. В результате пользователи не только не получают бесплатные коды подарочных карт, но и рискуют потерять деньги или скомпрометировать свои личные данные.

Мошеннические сайты-генераторы могут быть совершенно разными по качеству исполнения, а ссылки на них – в основном распространяться несколькими способами: например, посредством спам-рассылок или с помощью баннеров «нечистоплотных» рекламных сетей.

При этом алгоритм действий злоумышленников всегда один и тот же. Если пользователь заинтересовался предложением бесплатно получить код, он должен выбрать на сайте подарочную карту. Только после этого система начинает «генерацию кода» или «взлом».

Для успешного получения кода пользователю необходимо подтвердить, что он не робот, а именно – пройти по предложенной ссылке и выполнить некое задание: пройти опрос, сыграть в лотерею, оставить номер телефона и почтовый адрес, подписаться на платную SMS-рассылку или установить рекламное ПО.

В итоге жертва либо бесконечно перемещается по партнёрским сайтам, либо получает в подарок случайный набор символов, который, конечно, не является настоящим кодом подарочной карты. Более того, в дальнейшем недобросовестные рекламодатели могут использовать персональные данные – к примеру, для рассылки спама.

Стоит отметить, что некоторые легитимные приложения действительно покупают коды подарочных карт у официальных вендоров и отдают их клиентам, которые уже принесли компаниям прибыль, достаточную для компенсации подобных расходов.

Это, например, Tokenfire и Swagbucks. Они заранее сообщают, что подарочную карту можно только «купить» за заработанные в их системе очки. По сравнению с ними мошеннические сайты-генераторы выглядят гораздо более привлекательно, поскольку якобы не требуют никаких действий от пользователя взамен.

«Злоумышленники, которые прибегают к такой мошеннической схеме, эксплуатируют желание людей получить что-либо совершенно бесплатно. При этом прибыль самих киберпреступников за «продажу действий» пользователей колеблется от нескольких центов за клик по нужной ссылке до нескольких десятков долларов за заполнение анкеты или подписки на платные услуги. Доверчивые посетители подобных сайтов могут в лучшем случае потратить много времени на выполнение бесполезных заданий, а в худшем – потерять деньги, не получив ничего в результате. Соответственно, если вы хотите приобрести бесплатную подарочную карту, попробуйте сделать это с помощью легитимного и надёжного ресурса», – подчеркнула Любовь Николенко, контент-аналитик «Лаборатории Касперского».

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