Телефонные мошенники попытались украсть у Аэрофлота 15 млн рублей

Телефонные мошенники попытались украсть у Аэрофлота 15 млн рублей

Телефонные мошенники попытались украсть у Аэрофлота 15 млн рублей

В Москве задержаны двое граждан Армении, пытавшихся обманом похитить 15 млн руб. у «Аэрофлота». Афера не удалась благодаря бдительности главного бухгалтера авиакомпании.

В последний день новогодних праздников мошенники, выдавая себя за гендиректора «Аэрофлота» и используя WhatsApp (принадлежит Meta, деятельность которой признана в России экстремистской и запрещена), битый час уговаривали женщину перевести названную сумму на левый счет — якобы в рамках договора с контрагентом.

Не добившись успеха, молодые люди назначили главбуху встречу в головном офисе компании (на Арбате), попросив передать им хотя бы 5 млн руб. «во исполнение условий договора». Там их и приняли оперативники.

Возбуждено уголовное дело по признакам совершения мошеннических действий, способных повлечь существенный материальный ущерб (ч. 4 ст. 159 и ч. 3 ст. 30 УК РФ).

Последние месяцы в России наблюдается рост активности телефонных мошенников. Они звонят в организации от имени Центробанка, оператора связи, органа правоохраны и пытаются развести руководство и менеджмент на деньги или выудить ценные ПДн.

Схемы обмана усложнились, стали многоступенчатыми, и все чаще используют возможности ходовых мессенджеров — WhatsApp, Telegram. Оградить от подобных атак способны спецсредства, использующие черные списки телефонных номеров, — вроде Kaspersky Who Calls.

Российские операторы связи теперь также имеют доступ к общей базе телефонных номеров, засветившихся в мошеннических схемах, — национальной системе верификации «Антифрод». За год работы платформа помогла пресечь более 600 млн мошеннических звонков. Иногда их авторов удается вычислить и призвать к ответу.

ФСТЭК России определилась со списком угроз для ИИ-систем

В банке данных угроз (БДУ), созданном ФСТЭК России, появился раздел о проблемах, специфичных для ИИ. Риски в отношении ИБ, связанные с качеством софта, ML-моделей и наборов обучающих данных, здесь не рассматриваются.

Угрозы нарушения конфиденциальности, целостности или доступности информации, обрабатываемой с помощью ИИ, разделены на две группы — реализуемые на этапе разработки / обучения и в ходе эксплуатации таких систем.

В инфраструктуре разработчика ИИ-систем оценки на предмет безопасности информации требуют следующие объекты:

 

Объекты, подлежащие проверке на безопасность в инфраструктуре оператора ИИ-системы:

 

Дополнительно и разработчикам, и операторам следует учитывать возможность утечки конфиденциальной информации, а также кражи, отказа либо нарушения функционирования ML-моделей.

Среди векторов возможных атак упомянуты эксплойт уязвимостей в шаблонах для ИИ, модификация промптов и конфигурации агентов, исчерпание лимита на обращения к ИИ-системе с целью вызвать отказ в обслуживании (DoS).

В комментарии для «Ведомостей» первый замдиректора ФСТЭК Виталий Лютиков пояснил, что составленный ими перечень угроз для ИИ ляжет в основу разрабатываемого стандарта по безопасной разработке ИИ-систем, который планировалась вынести на обсуждение до конца этого года.

Представленная в новом разделе БДУ детализация также поможет полагающимся на ИИ госструктурам и субъектам КИИ данных скорректировать процессы моделирования угроз к моменту вступления в силу приказа ФТЭК об усилении защиты данных в ГИС (№117, заработает с марта 2026 года).

Ужесточение требований регулятора в отношении безопасности вызвано ростом числа атак, в том числе на ИИ. В этих условиях важно учитывать не только возможности ИИ-технологий, но и сопряженные с ними риски.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru