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.

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