Телефонные мошенники берут жертву на измену Родине

Телефонные мошенники берут жертву на измену Родине

Телефонные мошенники берут жертву на измену Родине

Финансовая поддержка ВСУ и 20 лет тюрьмы — новый сценарий, которым начали пугать телефонные мошенники. О схеме предупреждают в Сбере. По легенде, деньги со счетов клиента переводил бывший сотрудник банка, которого еще можно вычислить, взяв “контрольный кредит”.

Мошенники звонят клиенту под видом полиции или ФСБ и сообщают, что сотрудник банка, в котором счет у клиента, украл его персональные данные и теперь переводит деньги в пользу армии Украины.

Поскольку ответственность за всё лежит на владельце карты, клиента могут обвинить в государственной измене и посадить на 20 лет, пугают аферисты.

После этого мошенники подключают “службу безопасности банка” и вынуждают напуганного клиента переводить деньги на их счета. В некоторых случаях жертва даже берет кредит. Такой шаг аферисты объясняют возможностью вычислить “сотрудника” банка, который якобы украл персональные данные клиента.

“Сбербанк в последнее время фиксирует рост мошеннических звонков, в которых злоумышленники используют в отношении жертвы схему обмана с выдуманными госизменой и финансированием ВСУ”, — говорит заместитель Председателя Правления Сбербанка Станислав Кузнецов.

Такие звонки могут поступать только от злоумышленников, подчеркнул топ-менеджер. Он рекомендует не верить подобным обвинениям и сразу отключаться от звонка.

“Чтобы обезопасить себя, дополнительно подключите уведомления о банковских операциях и следите за их историей — так вы сможете быть уверенными в том, что полностью контролируете ваш счет”, — дополняет пресс-служба Сбера. Банк никогда не просит клиента продиктовать полный номер карты, код из СМС или CVV.

Злоумышленники очень быстро сориентировались и придумали абсолютно простую и незамысловатую схему обмана, связанную с актуальностью информационной повестки в России, комментирует новость для Anti-Malware.ru эксперт компании “Газинформсервис” Григорий Ковшов.

“Абсолютно точно, эта схема будет работать только первое время, пока до клиентов банков не дойдет информация о новой мошеннической активности”, — считает Ковшов.

По последним данным, “сотрудник полиции” — по-прежнему, самая популярная ролевая модель телефонного мошенника. Представителями силовых структур называются в половине случаев всех афер.

Добавим, в середине января Роскомнадзор запустил единую платформу верификации телефонных вызовов (ЕПВВ) “Антифрод” для борьбы с телефонными мошенниками. К системе сразу подключилась “большая тройка”.

Tele2 и “Ростелеком” должны присоединиться в первом квартале. Сам мониторинг вызовов большей части операторов начнется к концу 2023 года. Малым компаниям без собственных антифрод-платформ также придется подключиться к хабу. За нарушение требования предусмотрен штраф от 600 тыс. до 1 млн руб.

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