Украинцы закрыли кол-центр мошенников, обокравших 18 000 граждан Казахстана

Украинцы закрыли кол-центр мошенников, обокравших 18 000 граждан Казахстана

Украинцы закрыли кол-центр мошенников, обокравших 18 000 граждан Казахстана

Киберкопы Украины совместно с казахскими коллегами пресекли деятельность ОПГ, промышлявшей телефонным мошенничеством. По имеющимся данным, злоумышленникам удалось обмануть около 18 тыс. граждан Республики Казахстан; общая сумма ущерба пока не установлена.

Организаторами мошеннической схемы являлись три жителя г. Днепр. Для ее реализации был создан кол-центр и наняты 37 операторов, которым в качестве поощрения выплачивались проценты.

При обзвоне аферисты представлялись сотрудниками службы безопасности банка, сообщали о подозрительной транзакции и запрашивали финансовые данные, якобы для отзыва перевода. Полученные реквизиты впоследствии использовались для вывода денег на подставные счета, а также для оформления быстрых кредитов от имени жертвы.

В целях конспирации мошенники открывали счета в банках, зарегистрированных в офшорных зонах, а также использовали криптокошельки.

В ходе обысков у подозреваемых были изъяты 45 единиц компьютерной техники, мобильные телефоны, сим-карты и черная бухгалтерия. Изучение хранилищ выявило списки ПДн граждан Казахстана — эти базы использовались для отъема денег с банковских счетов.

По результатам расследования возбуждено уголовное дело по признакам состава преступления, предусмотренного ч. 3 ст. 190 УК Украины (мошенничество с отягчающими обстоятельствами, до восьми лет лишения свободы).

В прошлом году в Санкт-Петербурге задержали четырех мужчин по подозрению в причастности к мошеннической схеме, использующей кол-центр на Украине. По оценкам Сбербанка, типовой мошеннический кол-центр в сутки совершает от 3 тыс. до 7 тыс. звонков и может приносить до $1 млн в месяц при КПД всего лишь в 1%.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

Google представил VaultGemma — LLM с дифференциальной приватностью

В семействе больших языковых моделей (БЯМ, LLM) с открытым кодом, разработанных в Google, прибавление. Новинка VaultGemma не запоминает конфиденциальные данные при обучении, что предотвращает их слив пользователям.

ИИ-модель, построенная на базе Gemma 2 и работающая по 1 млрд параметров, прошла предварительный тренинг с применением метода дифференциальной приватности (differential privacy) — он добавляет в процесс обучения эталонный шум для ограничения возможности запоминания.

К сожалению, такой подход снижает не только риск утечки конфиденциальных данных, но также точность и быстродействие LLM. Чтобы найти оптимальный баланс между приватностью, практичностью и затратами на вычисления, в Google провели специальное исследование.

Бенчмаркинг показал, что по производительности VaultGemma сравнима с моделями той же величины, но без гарантий конфиденциальности.

 

Подробная информация о новом opensource-проекте, способном ускорить создание приватных и безопасных ИИ-систем для медучреждений, финансовых институтов и госсектора, выложена на Hugging Face и Kaggle.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru