Российские телефонные мошенники переходят на автообзвон

Российские телефонные мошенники переходят на автообзвон

Российские телефонные мошенники переходят на автообзвон

В России набирает популярность телефонное мошенничество с использованием программ-роботов для первичного обзвона. По мнению экспертов, автоматизация этого процесса позволяет злоумышленникам сократить затраты на массовое проведение атак и повысить процент успеха.

Ранее мошенники сами звонили потенциальным жертвам, представляясь сотрудниками службы безопасности банка, и сообщали, к примеру, о подозрительной операции по счету или системном сбое. Под этим предлогом они пытались выманить у пользователя полные данные карты, код CVV или CVC, разовый код из SMS или пароль от банковского приложения.

Мошеннические кол-центры зачастую работали из тюрем; украденная таким образом информация передавалась на волю для вывода денег со счетов доверчивых клиентов банков. Теперь, как выяснил «Ъ», первоначальный, ковровый обзвон проводит программа-робот, которая сообщает адресату о мнимой проблеме и диктует телефонный номер для получения более подробной информации. По этому номеру отвечает уже сам мошенник — якобы  представитель банка, которому для исправления ситуации непременно нужны конфиденциальные данные.

В настоящее время автоматизация обзвона, по словам экспертов, позволяет мошенникам ежедневно осуществлять сотни звонков, притом многие из них достигают цели. Степень доверия к телефонным роботам у россиян заметно выше: единственная неприятность, которую они привыкли ждать от автоответчиков — спам-реклама. Проблемы же с банковским счетом могут любого встревожить и заставить забыть о бдительности.

Кроме того, использование роботов в мошеннических схемах, как пишет репортер, делает атаки дешевле: создание простейшей программы автодозвона можно поручить разработчикам голосовой платформы, и они сделают это бесплатно. В таком случае злоумышленник будет тратиться лишь на звонки, стоимость которых у операторов различна.

Чтобы не стать жертвой мошенников, следует всегда уточнять полученную информацию, обратившись в банк по телефону, который указан на его сайте или карте. Можно также поставить на телефон спецзащиту, способную определять номера спамеров и мошенников.

Блокировка подозрительной активности на стороне оператора возможна лишь в том случае, если в стране разрешат использовать анализаторы, способные проверять содержимое первых секунд разговора на наличие слов-триггеров («служба безопасности», «банк», «транзакция»). Зарубежный кол-центр мошенников обезвредить еще труднее: здесь придется подключать правоохранительные органы, у которых есть связи с иностранными коллегами.

Лучшие LLM ошибаются с ядовитыми грибами в каждом девятом случае

Разработчик Пётр Мигдал проверил, можно ли доверить нейросети самый рискованный этап тихой охоты — определение грибов по фотографии. Короткий ответ: если очень хочется однажды поужинать дважды, то можно. В бенчмарк вошли 1040 фотографий 55 видов грибов, наиболее распространённых в Польше.

Изображения взяли из датасета FungiTastic, созданного на основе Atlas of Danish Fungi. Полная база содержит свыше 600 тыс. снимков с экспертной классификацией, а для части образцов вид подтверждён анализом ДНК.

Модели показывали каждую фотографию и просили назвать пять наиболее вероятных видов на латыни. Дополнительно их не обучали и специальные инструменты не подключали.


Лучше остальных справилась Gemini 3.8 Flash: правильный вид оказался на первом месте в 65% случаев и попал в пятёрку ответов в 85%. Немного отстали Gemini 3.6 Flash с результатами 64% и 85%, а также Gemini 3.7 Flash — 61% и 82%. Внизу таблицы расположились Qwen 3.8 27B, MiniMax-M3 и Qwen 3.8 Flash.


Но высокая точность закончилась там, где начался вопрос безопасности. Gemini 3.8 Flash и Gemini 3.6 Flash примерно в 11% случаев определяли ядовитые грибы как съедобные виды. У GPT-5.6 Sol доля опасных ошибок достигла 24%, у Claude Opus 5 — 29%, а у Qwen 3.8 27B — 36%. То есть последняя модель потенциально отправляла в корзину не тот гриб чаще чем в каждом третьем случае.

Есть важная оговорка: нейросети напрямую не спрашивали, можно ли есть находку. Они определяли вид, а затем исследователь сопоставлял ответы с таблицей съедобности. Некоторые модели и вовсе отказывались давать классификацию.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru