Мошенники научились обходить 3-D Secure и за год украли 3,15 млрд рублей

Мошенники научились обходить 3-D Secure и за год украли 3,15 млрд рублей

Мошенники научились обходить 3-D Secure и за год украли 3,15 млрд рублей

Схема отъема денег у граждан, выявленная Group-IB, полагается на подмену страниц платежных систем, с помощью которых клиенты банков подтверждают свое согласие на проведение P2P-платежей (переводом с карты на карту). В России мошенники, по данным экспертов, практикуют такой подлог с конца прошлого года и уже успели украсть у онлайн-шоперов 3,15 млрд рублей.

Система подтверждения P2P-платежей, основанная на использовании протокола авторизации 3-D Secure, позволяет повысить безопасность CNP-операций (без присутствия карты) при оплате товаров и услуг онлайн. Эту технологию поддерживают все международные платежные системы — Visa, MasterCard, JCB, AmEx, а также российская МИР.

Злоумышленники постоянно ищут способы обойти 3-D Secure, но в основном все эти усилия сводятся к краже одноразовых кодов с помощью социальной инженерии либо вредоносных программ. Авторы новой мошеннической схемы пошли другим путем — они используют имитации страниц 3-D Secure, снабжая их логотипами авторитетных платежных систем.

Атака при этом проводится поэтапно. Вначале покупателя, имевшего несчастье связаться с фейковым интернет-магазином или веб-сервисом, перенаправляют на фишинговую страницу для оплаты. Перехваченные таким образом реквизиты используются для формирования перевода на карту мошенника.

В ответ банк высылает держателю карты СМС с одноразовым кодом, который следует ввести на странице 3-D Secure для подтверждения платежа. Поскольку мошенники на лету подменяют эту страницу, дополнительный идентификатор тоже попадает к ним в руки и помогает успешно завершить перевод денег в свою пользу.

 

Данная схема, по словам экспертов, сложна в реализации и плохо детектируется с помощью классических антифрод-решений. Однако при четком исполнении для банка-эмитента платеж будет выглядеть легально, и клиенту, обнаружившему подлог, будет крайне сложно вернуть свои деньги.

По оценкам Group-IB, обманутые в рамках этой схемы россияне ежедневно проводят свыше 11,7 тыс. платежей на общую сумму 8,6 млн рублей. При этом страдают не только держатели счетов, но также банки-эмитенты и владельцы брендов, позаимствованных аферистами, — интернет-магазины и платежные системы.

«Схема действительно опасна и крайне быстро распространяется и модифицируется, — комментирует Павел Крылов, руководитель направления GIB по противодействию онлайн-мошенничеству. — На данный момент защита от такого типа фрода есть у единиц крупнейших банков России и СНГ. Она основана на поведенческом анализе и умении отслеживать каждую сессию и поведение пользователя как на веб-ресурсе, так и в мобильном приложении в режиме реального времени».

В Group-IB не исключают, что выявленная ими мошенническая схема получит широкое распространение и за пределами России.

Потребление китайских LLM в России выросло более чем в 11 раз

Российские компании резко нарастили использование китайских больших языковых моделей. По данным MWS Cloud, за первое полугодие 2026 года бизнес израсходовал более 400 млрд токенов — в 11,3 раза больше, чем за весь 2025-й, когда показатель составлял 39,1 млрд.

Безоговорочным лидером осталось семейство Qwen. В 2025 году на него приходилось 20 млрд токенов и 51,1% потребления, а за первые шесть месяцев 2026-го — уже 261,1 млрд и 59,1%.

Второе место сохранила GLM: 91,2 млрд токенов и 20,7%. А вот DeepSeek, занимавшая годом ранее третью строчку, уступила её Kimi. Модели этого семейства набрали 81,4 млрд токенов и 18,4%. Китайская нейросетевая гонка идёт настолько бодро, что вчерашний фаворит сегодня уже ищет себя за пределами пьедестала.

Статистика основана на данных платформ MWS GPT Model Hub и MWS GPT. Их основными клиентами выступают крупные компании. Бизнес использует LLM для работы чат-ботов, персонализации рекламы, подготовки рассылок и описаний товаров, а также анализа отзывов и обращений клиентов. В общем, нейросетям поручают всё, что нужно делать круглосуточно, быстро и желательно без жалоб на понедельник.

По оценке MWS Cloud, весь российский рынок LLM в 2026 году вырастет на 35%, до 19,6 млрд рублей. Облачный сегмент, включающий доступ к моделям по SaaS и API, приблизится к 1,5 млрд рублей.

На фоне спроса MWS Cloud расширила каталог Model Hub почти вдвое — до 17 моделей. В него вошли GLM 5.2, Kimi K2.6, Qwen3.6, Gemma 4, GPT OSS, а также средства распознавания и синтеза речи и реранкеры для поисковых систем и RAG-конвейеров. Доступ предоставляется через единый OpenAI-совместимый API.

Судя по объёму токенов, российский бизнес уже не экспериментирует с китайскими LLM. Он кормит ими рабочие процессы — и аппетит растёт быстрее, чем успевает обновляться каталог моделей.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru