Звонки банковских мошенников в среднем обходятся россиянам в 5 тыс. руб.

Звонки банковских мошенников в среднем обходятся россиянам в 5 тыс. руб.

Звонки банковских мошенников в среднем обходятся россиянам в 5 тыс. руб.

Встретившись с банковскими мошенниками, доверчивый гражданин России в среднем потеряет около пяти тысяч рублей. Именно эта сумма фигурирует в результатах опроса «Лаборатории Касперского».

Как сообщили аналитики антивирусной компании, в первой половине 2020 года с действующими от имени банков злоумышленниками столкнулись 58% россиян. В 90% случаев это было телефонное мошенничество.

Примечательно, что звонки чаще всего поступают в рабочее время — с 11:00 до 18:00. Как правило, звонят с понедельника по четверг.

Чтобы не вызвать у жертвы подозрение, мошенники тщательно продумывают стиль общения и используют социальную инженерию. В 42% звонков злоумышленники называли гражданам их имена, фамилии и отчества.

В 72% случаев речь шла о необходимости подтвердить данные, 58% звонков прикрывались сообщениями о блокировке карты, ещё 57% — предложением кредита.

В 46% случаев мошенники пытались получить короткий код из СМС-сообщения или данные банковской карты. В 21% — старались убедить пользователя перевести деньги на безопасный счёт.

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