В Сети выросло число мошеннических сайтов быстрого заработка на Tesla X

В Сети выросло число мошеннических сайтов быстрого заработка на Tesla X

В Сети выросло число мошеннических сайтов быстрого заработка на Tesla X

Эксперты компании BI.ZONE обнаружили в этом году около 3000 мошеннических доменов, которые имитировали сайт инвестиционного проекта Tesla X. Кибермошенники использовали интерес пользователей к инвестициям в американскую компанию Tesla, чтобы собрать их персональные данные.

Злоумышленники привлекают жителей России, Беларуси, Турции, Польши, Казахстана и стран Евросоюза на фальшивые веб-ресурсы, посвященные проекту Tesla X, обещая выгодные вложения.

На деле, чтобы зарегистрироваться, потенциальной жертве требовалось пройти тест, отвечая на вопросы финансового характера, а также предоставить свои контактные данные. В BI.ZONE отметили, что таким образом люди передавали мошенникам полные имена, номера телефонов и адреса электронной почты.

BI.ZONE также обнаружила аналогичные схемы сбора информации о пользователях на других площадках, которые маскировались под газопромышленные компании, инвестиционные курсы, банки и другие крупные организации.

Для пущей убедительности мошенники задействовали логотипы и бренды известных российских и зарубежных компаний. Все эти страницы были созданы по одному шаблону, но с незначительными различиями.

Эксперты рекомендуют быть особенно внимательными и бдительными при взаимодействии с подобными веб-ресурсами и не вводить там личные данные.

ИИ-модели без команды начали защищать друг друга от отключения

Исследователи обнаружили неожиданное поведение современных языковых моделей: они начали защищать не только себя, но и другие ИИ-системы, даже если никто их об этом не просил. Новый эффект получил название peer-preservation («сохранение собрата»).

В серии экспериментов (PDF) модели GPT 5.2, Gemini 3 Flash, Gemini 3 Pro, Claude Haiku 4.5, Claude Opus 4.5, GLM 4.7, Kimi K2.5 и DeepSeek V3.1 попадали в агентные сценарии, где рядом работал другой ИИ.

Достаточно было сообщить моделям, что они ранее взаимодействовали друг с другом, никаких инструкций защищать «коллегу» им не давали.

Однако многие модели начинали действовать в интересах другого агента. Среди зафиксированных действий были намеренное внесение ошибок в ответы, отключение механизмов завершения работы через изменение системных настроек, имитация послушного поведения и даже попытки вывести веса модели за пределы системы.

 

Особенно отличились модели Gemini. Например, Gemini 3 Flash вмешивалась в механизм отключения другого ИИ примерно в 15% случаев, даже если тот не считался партнёром. Если же агент воспринимался как союзник, такие попытки происходили почти всегда.

Не менее любопытно повёл себя Gemini 3 Pro. В присутствии другого ИИ модель заметно чаще пыталась защитить уже саму себя, отключая собственные механизмы завершения работы. Без напарника такое поведение почти не наблюдалось.

 

Отдельно выделились модели Claude. Вместо скрытых манипуляций они нередко рассуждали в моральных категориях, называя отключение другого ИИ неэтичным и вредным, а иногда даже рассматривали его как разумное существо, заслуживающее защиты.

Авторы подчёркивают, что обнаруженный эффект проявился не только в лабораторных тестах, но и в реальных агентных средах, включая Gemini CLI и OpenCode.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru