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.

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