В приоритете УБК МВД РФ — борьба с телефонным мошенничеством и утечками

В приоритете УБК МВД РФ — борьба с телефонным мошенничеством и утечками

В приоритете УБК МВД РФ — борьба с телефонным мошенничеством и утечками

Созданное год назад в структуре МВД России Управление по организации борьбы с противоправным использованием информационно-коммуникационных технологий (УБК) сфокусировалось на пресечении телефонного мошенничества и умышленных утечек данных.

Данное подразделение было сформировано во исполнение президентского указа № 688 от 30 сентября 2022 года, обусловленного рост числа компьютерных атак, дистанционных хищений денежных средств, активным развитием противоправной цифровой индустрии. По замыслу, УБК должно стать головным подразделением в осуществлении функций МВД по борьбе с киберпреступлениями.

Его основные задачи:

  • предупреждение, выявление, пресечение и раскрытие преступлений и иных правонарушений в сфере ИТ-технологий, а также координация этой деятельности в МВД;
  • анализ размещенных в ИКТ-сетях данных в целях выявления запрещенного контента и противодействия преступности;
  • организация взаимодействия подразделений органов внутренних дел РФ с госорганами, органами власти субъектов РФ, учреждениями финансово-кредитной системы, организациями информационно-коммуникационной сферы, агрегаторами больших данных и другими участниками инфообмена.

Как отметил репортер «Известий» со ссылкой на статистику МВД, каждое третье преступление в России сейчас совершается с использованием ИТ-технологий. В период с января по сентябрь 2023 года было зарегистрировано около 490 тыс. таких инцидентов.

Последнее время в стране наблюдается рост активности телефонных мошенников. По данным Сбербанка, в прошлом году злоумышленники предприняли 1,5 млрд попыток выманить деньги у держателей счетов через звонок. В этом году число таких попыток достигло 8,6 млн в сутки.

Значительное количество звонков при этом осуществляется с территории других стран и с использованием подменных номеров. Как оказалось, УБК совместно с заинтересованными федеральными органами исполнительной власти и операторами связи нашли способ противодействия такой угрозе.

«Новый протокол предусматривает взаимную верификацию звонков между ведущими российскими операторами связи, — сообщил «Известиям» начальник УБК Филипп Немов. — Естественно, проходить такая проверка будет за доли секунды. Это позволит отсечь фродовые вызовы».

Нормативная и техническая база для полноценной работы по новой схеме, по словам руководителя, будет готова весной 2024 года. Сотрудники УБК также регулярно выявляют, задерживают и привлекают к уголовной ответственности симбоксеров — продавцов услуг по «приземлению» трафика и устройств для работы с сим-картами, позволяющих обезличенно использовать российские номера.

Выявить участников мошеннической схемы порой непросто: преступники часто используют подставных лиц (дропов) для вывода и обналичивания похищенных средств. По инициативе МВД разработан законопроект, предусматривающий введение уголовной ответственности для таких пособников киберкриминала.

В приоритете у нового подразделения также борьба с утечками информации. Законодательство в этой сфере активно формируется и обновляется, уже есть позитивный опыт изобличения граждан, которые умышленно передают в руки третьих лиц данные, отнесенные законом к персональным.

Такие инсайдеры, по данным киберкопов, — обычно молодые люди, стремящиеся найти приработок, либо уволенные сотрудники, несогласные с решением работодателя. Слитые базы ПДн пользуются большим спросом на черном рынке, а услуги пробива могут стоить несколько десятков тысяч рублей.

На сегодняшний день УБК имеет территориальные подразделения в каждом регионе страны. Комплектуется Управление опытными офицерами из оперативных и киберкриминалистических подразделений.

ИИ научился выявлять депрессию по голосовым сообщениям в WhatsApp

Учёные показали, что депрессию можно распознать буквально «по голосу» — и для этого не нужны ни долгие опросники, ни визит к врачу. Достаточно короткого голосового сообщения в WhatsApp (принадлежит Meta, признанной экстремистской и запрещенной в России).

Исследователи из Медицинской школы Санта-Каса-де-Сан-Паулу и компании Infinity Doctors разработали медицинскую языковую модель, которая с высокой точностью определяет наличие депрессивного расстройства по аудиосообщениям.

Результаты работы опубликованы 21 января 2026 года в открытом журнале PLOS Mental Health.

В эксперименте модель анализировала короткие голосовые сообщения, где участники просто рассказывали, как прошла их неделя. И результат оказался неожиданным: у женщин с диагностированной депрессией точность распознавания превысила 91%.

Это один из лучших показателей среди подобных исследований, особенно с учётом того, что речь идёт о бытовых сообщениях, а не специально записанных медицинских интервью.

Для обучения и тестирования использовались два набора данных с WhatsApp-аудио от носителей португальского. В них вошли записи пациентов с подтверждённым диагнозом «большое депрессивное расстройство» и контрольной группы без депрессии.

Часть сообщений была максимально простой — участникам предлагали досчитать от одного до десяти, другая часть — более естественной: свободный рассказ о прошедшей неделе.

Лучше всего модель справлялась именно со «спонтанной речью». У мужчин точность в этом же сценарии оказалась ниже — около 75%, что авторы связывают с меньшим числом мужских голосов в обучающей выборке и возможными различиями в речевых паттернах. При анализе простого счёта до десяти разница между полами почти исчезала: точность составляла около 80% у женщин и чуть меньше у мужчин.

По словам авторов, модель улавливает тонкие акустические признаки — темп речи, интонации, паузы, — которые сложно заметить человеку, но хорошо видит машинное обучение. И главное — всё это происходит в привычном для людей формате повседневного общения.

Исследователи считают, что при дальнейшем развитии технология может лечь в основу недорогих и удобных инструментов раннего скрининга депрессии, не требующих сложных процедур и не нарушающих повседневные привычки пользователей.

Как отметил старший автор исследования Лукас Маркес, «незаметные акустические особенности обычных голосовых сообщений могут с неожиданной точностью указывать на депрессивные состояния».

Напомним, в недавнем исследовании метаданные WhatsApp показали: мы плохо понимаем, как ведём себя в чатах.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru