Охотники за мошенниками: аферисты используют собственный образ

Охотники за мошенниками: аферисты используют собственный образ

Охотники за мошенниками: аферисты используют собственный образ

Телефонные мошенники стали использовать собственный имидж при прозвоне граждан: преступники прикрываются банковскими работниками и силовиками, “спасая” жертву от самих же себя.

О случаях опасного содействия пишут сегодня “Известия”. Пенсионерка из Алапаевска, пытаясь поймать телефонных мошенников, сама стала их жертвой. Сначала с просьбой о содействии ей позвонили “сотрудники Банка России ”.

После неудачной попытки за пенсионерку взялись “силовики”. Для убедительности мнимый сотрудник даже отправил в мессенджере фотографию удостоверения. В итоге пострадавшая оформила на себя кредит и перевела мошенникам 53 тыс. рублей.

Случаев, когда аферисты представляются борцами с киберпреступностью, известно немало, говорит ведущий аналитик “СерчИнформ” Леонид Чуриков.

Пенсионер из Тамбовской области думал, что участвует в задержании мошенников, а в итоге перевел злоумышленникам 2 млн рублей.

А сотрудник Академии наук, выполняя инструкции афериста, снял со своего счета 30 млн рублей и передал неизвестной женщине.

“Неделю назад мне самому звонил мошенник, представившийся “старшим лейтенантом” и предупредивший, что всё, что он мне расскажет, — это страшная тайна и разглашению не подлежит”, — вспоминает Чуриков.

Но чаще всего на просьбы “банков и майоров” откликаются люди именно пенсионного возраста. “Борьба” с финансовыми преступлениями стала популярным ходом в сценарии злоумышленников.

Мошенники — это зло, с которым нужно бороться, что и предлагают сами злоумышленники, как бы вставая на сторону пользователей. Если раньше следы обмана приходилось скрывать, то теперь собственный имидж и растиражированность опасности играет мошенникам только на руку.

Кроме того, аферисты часто оказывают психологическое давление. Они требуют быстрых действий, предостерегают от общения с другими людьми, которые якобы могут оказаться мошенниками, просят не рассказывать ничего близким, ссылаясь на тайну следствия.

Добавим, эксперты советуют не шутить с мошенниками, если вы поняли, что вас хотят обмануть. Аферисты стали злопамятными и теперь используют номера телефонов тех, кто их “троллит”, в качестве подменных.

Недавнее голосование в Telegram-канале Anti-Malware.ru показало, что почти 40% опрошенных вступают в диалог с мошенником ради шутки. 50% сразу вешают трубку, а еще 10% респондентов отнесли себя самих к категории звонящих.

Разработка новосибирских ученых снизит галлюцинации ИИ

В Новосибирском государственном университете разработали библиотеку, которая повышает точность и надёжность ответов нейросетей и помогает снизить количество «выдуманных» или заведомо недостоверных ответов — так называемых ИИ-галлюцинаций. Решение получило название RAGU (Retrieval-Augmented Graph Utility) и основано на использовании графов знаний, отражающих связи между различными элементами информации.

Такие графы помогают нейросетям лучше понимать контекст запросов и выявлять неочевидные зависимости. В рамках проекта они были интегрированы с большими языковыми моделями, что позволило повысить качество генерации ответов.

«Саму концепцию придумали не мы. Архитектура GraphRAG была предложена в статье Microsoft, опубликованной около года назад. Идея оказалась удачной, но мы увидели ряд недостатков — в частности, очень долгий процесс построения графа знаний и недетерминированный результат. Наш подход позволил ускорить работу и повысить её надёжность», — рассказал научный сотрудник лаборатории прикладных цифровых технологий Международного научно-образовательного математического центра НГУ Иван Бондаренко.

В отличие от оригинального подхода Microsoft, новосибирские исследователи применили многошаговый метод формирования графа знаний. Это позволило существенно ускорить процесс и снизить требования к вычислительным ресурсам. Если в исходной реализации использовалось порядка 32 млрд параметров, то в RAGU их число удалось сократить почти на два порядка — не только без потери качества, но и с его заметным улучшением.

Помимо специалистов НГУ, в проекте участвовали представители других российских вузов, включая МГУ, Балтийский федеральный университет имени Иммануила Канта, Университет науки и технологий МИСИС, Дальневосточный федеральный университет и Университет ИТМО.

Проект RAGU стал победителем в номинации «Инновации в области искусственного интеллекта» конкурса «Код без границ». Всего в конкурсе приняли участие более 200 проектов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru