Телефонные мошенники в России стали в 35 раз чаще роботизировать звонки

Телефонные мошенники в России стали в 35 раз чаще роботизировать звонки

Телефонные мошенники в России стали в 35 раз чаще роботизировать звонки

Аналитики антивирусной компании «Лаборатория Касперского» изучили анонимные отзывы пользователей сервиса Kaspersky Who Calls и отметили интересную тенденцию: в России за полгода в 35 выросло число мошеннических звонков с имитацией голосового меню (роботизированные обзвоны).

Исследователи сравнивали период января-февраля с осенью 2021 года. Зафиксированный экспертами пик пришёлся на ноябрь этого года.

В целом эта мошенническая схема всегда начинается со звонка фейкового робота банка, сообщающего потенциальной жертве о несанкционированном действии, которое без её ведома произвели неизвестные лица.

Потом пользователя просят набрать «1», если упомянутое действие совершил действительно он, либо нажать «2», если сам клиент к этой операции никакого отношения не имеет. Само собой, доверчивый юзер с большой долей вероятности нажмёт «2», и в этом случае его переводят на так называемую службу безопасности банка.

Далее уже по старой схеме мошенники, представившиеся сотрудниками кредитной организации, разводят гражданина, пытаясь выудить данные банковской карты. В этом случае, как отметили в Kaspersky, использование роботов позволяет автоматизировать обзвон и охватить большее число условных жертв.

Напомним, что летом данные Kaspersky Who Calls указали на рост доли потенциально мошеннических звонков на 17%.

Умным агентам строят цифровые клетки: в России рождается новый рынок ИБ

Крупные российские компании разрабатывают системы контроля автономных ИИ-агентов. Спрос на такие решения растёт вслед за способностями нейросетей: вчера они сочиняли письма, а сегодня уже запускают код, открывают файлы и самостоятельно ходят по корпоративным системам. Оставлять такого сотрудника без присмотра становится опасно.

Основой нового направления стала инфраструктура harness — программная обвязка вокруг языковой модели, сообщают «Известия».

Она подключает память, данные и внешние инструменты, определяет доступные агенту действия и решает, когда нужно остановиться и позвать человека.

Собственные harness-решения создают Яндекс, MWS AI, «Сбер» и другие компании. Они разрабатывают маршрутизацию запросов между моделями, контроль расхода вычислительных ресурсов, мониторинг операций и защитные барьеры.

В Т1 сообщили, что за год число запросов бизнеса на механизмы контроля ИИ-агентов выросло примерно втрое. Около 80% обращений связаны с доступом к корпоративным данным, предотвращением утечек и обязательным подтверждением критических решений человеком.

Наиболее активно такими системами интересуются банки, промышленность, государственные организации и ретейл. По оценке ГК «Солар», российский рынок продуктов для защиты ИИ уже в 2026 году может достичь 1-2 млрд рублей, а вместе с услугами — 4 млрд. К концу десятилетия другие эксперты допускают рост сегмента до 3-8 млрд рублей.

Отдельный риск заключается в том, что языковая модель не всегда способна отличить данные от инструкции. Вредоносная команда, спрятанная в письме или документе, может заставить агента выполнить опасное действие. Поэтому контроль должен работать за пределами самой LLM: проверять запросы, ответы и обращения к инструментам.

Представители ФСТЭК России считают, что угрозы передачи конфиденциальной информации в сторонние ИИ-сервисы уже покрываются действующими требованиями. Минцифры продолжает работу над регулированием отрасли.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru