SWIFT: Киберпреступники редко отмывают деньги через криптовалюту

SWIFT: Киберпреступники редко отмывают деньги через криптовалюту

SWIFT: Киберпреступники редко отмывают деньги через криптовалюту

Многие считают, что мир цифровых валют — настоящий рай для киберпреступников. Дескать, с помощью криптовалюты можно легче отмывать деньги после взлома банков. Однако представители SWIFT утверждают, что это миф.

Роль «виртуальных денег» в киберпреступных махинациях на удивление мала. Гораздо чаще и в гораздо больших объёмах злоумышленники используют традиционные методы отмывания денег.

Подставные компании, денежные мулы, наличка, инвестиции и вложения — всё это больше по душе киберпреступникам.

Тем не менее SWIFT описала несколько примеров отмывания средств с помощью криптовалют, подчеркнув, правда, что такие случаи крайне редки.

Одна киберпреступная группировка, осуществлявшая атаки на банкоматы, конвертировала украденные деньги в цифровую валюту. Была и другая группа из Восточной Европы, участники которой настроили собственную биткоин-ферму.

Последняя группировка использовала украденные у банков деньги для поддержания фермы. Когда злоумышленники попали в руки правоохранителей, SWIFT нашла 15 тыс. биткоинов, что эквивалентно $109 миллионам. Это даёт представление об объёмах, которыми оперировали преступники.

Наконец, согласно отчёту (PDF) SWIFT, цифровые валюты использовала знаменитая кибергруппа Lazarus, операторы которой также конвертировали полученные нечестным путём деньги в криптовалюту.

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