Российские мошенники обещают компенсацию за утечку персональных данных

Российские мошенники обещают компенсацию за утечку персональных данных

Российские мошенники обещают компенсацию за утечку персональных данных

Русскоговорящие мошенники используют старую схему выуживания денег у граждан, адаптировав её под реалии киберпространства. В ходе этой кампании злоумышленники обещают пользователям выплатить компенсацию за утечку их персональных данных.

Напомним, что к такому же способу развода прибегают различные телефонные мошенники — звонят пенсионерам, говорят, что они купили контрафактные лекарства и обещают вернуть деньги.

Основной смысл всех этих схем заключается в необходимости убедить жертву заплатить некую сумму, обещая при этом возврат гораздо большего количества денег. Для этого используются разные предлоги.

В недавних кампаниях, о которых рассказали эксперты «Лаборатории Касперского», мошенники предлагают пострадавшим пользователям купить временную социальную страховку. В противном случае получить компенсацию не получится.

«Фонд защиты персональных данных» — именно такой выдуманной организацией прикрываются злоумышленники. Чтобы создать вид легитимности, мошенники даже создали фейковый сайт, на страницах которого расписаны условия выплаты компенсаций.

На этом ресурсе также можно проверить факт утечки вашей личной информации — для этого нужно ввести имя и фамилию, номер телефона и указать страницы в социальных сетях. Естественно, в ходе проверки выясняется, что все ваши фотографии, видеозаписи, контакты и прочие данные был найдены в одной из утечек.

Как утверждают преступники, это даёт право получить компенсацию, которая исчисляется тысячами долларов США.

Далее жертву просят ввести номер социального страхования, после чего система выдаёт ошибку (якобы он недействителен) и предлагает купить временный SSN за девять долларов.

По словам Татьяны Сидориной, старшего контент-аналитика «Лаборатории Касперского», данные мошенники, скорее всего, говорят на русском языке.

«Отдельные составляющие этой мошеннической схемы похожи на те, что использовались в России и СНГ», — подчёркивает специалист.

ИИ находит ошибки быстрее, чем их могут исправлять

Многие команды разработчиков опенсорс-проектов столкнулись с потоком сообщений об ошибках и уязвимостях, которые выявляют ИИ-модели. Для многих проектов, особенно небольших, это стало серьёзной проблемой: устранять такие находки по мере их поступления они попросту не успевают. В результате ситуация начинает нести заметные риски для безопасности.

О проблеме сообщило агентство Bloomberg. Издание приводит слова Дэниела Стенберга из проекта cURL: только за 2025 год команда получила 181 сообщение об ошибках и уязвимостях — больше, чем за 2023 и 2024 годы вместе взятые.

По словам специалиста, рост числа багрепортов напрямую связан с распространением ИИ-моделей. Как отметил Стенберг, ситуация продолжает ухудшаться. С начала 2026 года команда проекта уже получила 87 сообщений об ошибках, а по итогам года их число может приблизиться к 330.

Рост активности связывают с появлением новой ИИ-модели Mythos от Anthropic. Она позволяет находить проблемный код быстрее, чем предыдущие поколения таких систем, не говоря уже о людях, которые проводят аудит вручную или с помощью традиционных инструментов.

Многие другие проекты, столкнувшись с валом отчётов об ошибках, сгенерированных с помощью ИИ, вообще прекратили их приём. Разработчики сравнивают этот поток с DDoS-атакой, называя его «пугающим» и крайне сложным для обработки.

Понимая возможные риски, связанные с тем, что новая модель сможет находить уязвимости быстрее, чем разработчики будут успевать их устранять, Anthropic не стала выпускать Mythos в открытый доступ. Вместо этого компания ограничила доступ к ней, предоставив его только ключевым организациям, включая CrowdStrike и Linux Foundation.

Как подчёркивает Bloomberg, вся индустрия во многом зависит от результатов работы проектов с открытым исходным кодом, которыми нередко занимаются небольшие команды с ограниченными ресурсами. Ситуацию дополнительно осложняет наличие большого объёма устаревшего кода, который может быть использован во вредоносных целях.

Показательный пример — история с WannaCry: авторы этого шифровальщика использовали устаревший драйвер Windows для распространения зловреда. При этом удалить такой компонент не всегда возможно без риска нарушить работу критически важных функций системы.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru