Удар по стереотипам: аналитики описали типичную жертву мошенников в России

Удар по стереотипам: аналитики описали типичную жертву мошенников в России

Удар по стереотипам: аналитики описали типичную жертву мошенников в России

Аналитики кредитной организации ВТБ рассказали о портрете типичной жертвы мошенников в России. Оказалось, что в этом плане есть много стереотипов, которые не подтвердились в процессе исследования.

Например, в ВТБ отметили, что клиентов старше 50 лет обманывают куда реже, чем условную молодёжь. Приблизительно 30% жертв мошенников составляют мужчины, возраст которых находится в диапазоне 35-39 лет.

Удивительно, но аналитики выяснили, что мужчины зрелого возраста чаще доверяют мошенническим схемам, чем женщины или пенсионеры. Помимо вышеупомянутых 30%, есть ещё 25% жертв, которые находятся в возрасте от 40 до 49 лет.

Все, кто старше 50 лет, попали в исследовании в более маленькую группу — 22% обманутых граждан. Доля мужчин составила 55%, а женщины заняли всего 45%.

Центральный федеральный округ стал лидером по количеству жертв мошенников — свыше 40%. Наименьший процент вовлечённых в мошеннические схемы составили жители Северо-Кавказского федерального округа — 1,4%.

Также в отчёте экспертов, как передаёт РБК, говорится о новых подходах преступников, которые уже используют фишинговые атаки, замаскированные под опросы от имени банка, в котором обслуживается потенциальная жертва.

Исследователи взломали защиту Apple Intelligence через инъекцию промпта

Исследователи рассказали о недавно пропатченной уязвимости в Apple Intelligence, которая позволяла обходить встроенные ограничения и заставлять локальную языковую модель выполнять действия по сценарию атакующего.

Подробности атаки описаны сразу в двух публикациях. По словам авторов исследования, им удалось объединить две техники атаки и через инъекцию промпта добиться выполнения вредоносных инструкций на устройстве.

Как объясняют специалисты, запрос пользователя сначала проходит через входной фильтр, который должен отсекать опасный контент. Если всё выглядит безопасно, запрос отправляется в саму модель, а затем уже готовый ответ проверяет выходной фильтр. Если система замечает что-то подозрительное, вызов API просто завершается с ошибкой.

Чтобы обойти эту схему, исследователи собрали эксплойт из двух частей. Сначала они использовали строку с вредоносным содержимым в перевёрнутом виде и добавляли Unicode-символ RIGHT-TO-LEFT OVERRIDE. За счёт этого на экране текст отображался нормально, а вот в «сыром» виде для фильтров оставался перевёрнутым. Это помогало пройти проверку на входе и выходе.

 

Второй частью цепочки стала техника Neural Exec. По сути, это способ подменить или переопределить исходные инструкции модели так, чтобы она начала следовать уже командам атакующего, а не базовым системным ограничениям.

В итоге первая техника позволяла обмануть фильтры, а вторая — заставляла модель вести себя не так, как задумано. Для проверки исследователи прогнали 100 случайных сценариев, комбинируя системные промпты, вредоносные строки и внешне безобидные тексты, например фрагменты из статей Wikipedia. В этих тестах успешность атаки составила 76%.

О проблеме Apple уведомили ещё в октябре 2025 года. С тех пор компания усилила защитные механизмы, а патчи вошли в состав iOS 26.4 и macOS 26.4.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru