Мошенники прикрылись в Twitter Илоном Маском и заработали $180 000

Мошенники прикрылись в Twitter Илоном Маском и заработали $180 000

Мошенники прикрылись в Twitter Илоном Маском и заработали $180 000

В Сети обнаружена новая интересная мошенническая кампания. Стоящие за ней злоумышленники используют личность Илона Маска и взломанные аккаунты Twitter, их дневная выручка составила 28 биткинов (или 180 000 долларов).

Мошенники начинали свою схему со взлома любой подтвержденной учетной записи Twitter, после чего меняли ее имя на «Elon Musk». Далее злоумышленники размещали от лица Маска информацию о «крупнейшей в истории раздаче биткоинов» — 10 000 цифровых монет.

«Я раздаю 10 000 биткоинов (BTC) сообществу», — гласил взломанный аккаунт.

Хуже всего, что подобный пост даже продвигался с помощью рекламной системы Twitter. Это позволило охватить большую аудиторию доверчивых пользователей, а также придать твиту легитимность.

Также мошенники размещали информацию о сайтах musk[.]plus, musk[.]fund и spacex[.]plus, на них пользователи должны были отправить от 0,1 до 3 биткоинов, чтобы получить в ответ гораздо больше.

Удивительно, но за всего один лишь день мошенники получили 392 транзакций, что позволило им заработать 28 биткоинов или 180 000 в долларах США.

В целях продвижения своей кампании злоумышленники также взломали Twitter-аккаунт Министерства транспорта Колумбии и Национального управления по ликвидации последствий стихийных бедствий Индии.

С их помощью мошенники пытались убедить пользователей, что цифровая валюта действительно возвращается.

ИИ-модели без команды начали защищать друг друга от отключения

Исследователи обнаружили неожиданное поведение современных языковых моделей: они начали защищать не только себя, но и другие ИИ-системы, даже если никто их об этом не просил. Новый эффект получил название peer-preservation («сохранение собрата»).

В серии экспериментов (PDF) модели GPT 5.2, Gemini 3 Flash, Gemini 3 Pro, Claude Haiku 4.5, Claude Opus 4.5, GLM 4.7, Kimi K2.5 и DeepSeek V3.1 попадали в агентные сценарии, где рядом работал другой ИИ.

Достаточно было сообщить моделям, что они ранее взаимодействовали друг с другом, никаких инструкций защищать «коллегу» им не давали.

Однако многие модели начинали действовать в интересах другого агента. Среди зафиксированных действий были намеренное внесение ошибок в ответы, отключение механизмов завершения работы через изменение системных настроек, имитация послушного поведения и даже попытки вывести веса модели за пределы системы.

 

Особенно отличились модели Gemini. Например, Gemini 3 Flash вмешивалась в механизм отключения другого ИИ примерно в 15% случаев, даже если тот не считался партнёром. Если же агент воспринимался как союзник, такие попытки происходили почти всегда.

Не менее любопытно повёл себя Gemini 3 Pro. В присутствии другого ИИ модель заметно чаще пыталась защитить уже саму себя, отключая собственные механизмы завершения работы. Без напарника такое поведение почти не наблюдалось.

 

Отдельно выделились модели Claude. Вместо скрытых манипуляций они нередко рассуждали в моральных категориях, называя отключение другого ИИ неэтичным и вредным, а иногда даже рассматривали его как разумное существо, заслуживающее защиты.

Авторы подчёркивают, что обнаруженный эффект проявился не только в лабораторных тестах, но и в реальных агентных средах, включая Gemini CLI и OpenCode.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru