Мошенники заглядывают в прогу Сберанка через трансляцию экрана смартфона

Мошенники заглядывают в прогу Сберанка через трансляцию экрана смартфона

Мошенники заглядывают в прогу Сберанка через трансляцию экрана смартфона

Телефонные мошенники от имени Сбербанка предлагают помощь в обновлении мобильного приложения и в ходе сеанса видеосвязи просят включить демонстрацию экрана — якобы для диагностики, а на самом деле для просмотра содержимого кошелька.

В рамках данной мошеннической схемы злоумышленники создают поддельный аккаунт в мессенджере и обзванивают клиентов, сообщая о необходимости обновить приложение СберБанк Онлайн.

Если собеседник признает, что давно не апдейтился, его просят дождаться звонка «специалиста банка», который окажет помощь. Новый звонок совершается с другого аккаунта или в другом мессенджере — уже с использованием видеосвязи, якобы для идентификации клиента по биометрии.

Выясняется, что подключение некой «роботизированной системы для диагностики счета» возможно лишь при активной функции трансляции экрана. Если жертва последует инструкциям и войдет в приложение, мошенники смогут увидеть искомые данные — номера карт, суммы на счетах, одноразовые коды, высылаемые банком для подтверждения транзакции.

Благодаря информационно-просветительской работе россиян стало труднее обмануть по телефону, и мошенникам приходится придумывать новые уловки и усложнять схемы развода. Одним из новейших инструментов, позволяющих повысить эффективность таких атак, являются дипфейки, которые могут распознать только специализированные средства на основе ИИ-технологий.

Российские банкиры пока не готовы дать достойный отпор мошенникам, вооруженным ИИ, и те этим пользуются. В январе 2024 года подобные имитаторы провели более 2 тыс. атак на территории страны, и все они были успешными.

Cloud.ru представила фильтр, скрывающий конфиденциальные данные от ИИ

На конференции GoCloud 2026 компания Cloud.ru анонсировала Guardrails Filter — инструмент для более безопасной работы с генеративным ИИ. Его задача довольно понятная: не дать конфиденциальным данным случайно утечь в большую языковую модель.

Схема работы выглядит так: сервис проверяет текст запроса, ищет в нём конфиденциальные данные — например, персональные сведения, банковские реквизиты, API-ключи и другие секреты, — затем маскирует их и только после этого отправляет обезличенный запрос в модель. Когда модель возвращает ответ, система подставляет реальные значения обратно.

Иначе говоря, пользователь получает нормальный результат, но сами чувствительные данные не уходят за пределы корпоративного контура в исходном виде.

Сейчас инструмент рассчитан на работу с моделями из сервиса Cloud.ru Foundation Models. В этой платформе доступно более 20 моделей разных типов, включая text-to-text, audio-to-text и image-text-to-text. При этом Cloud.ru отдельно уточняет, что механизм фильтрации будет доступен и в формате on-premise, то есть для установки на стороне самого заказчика.

Появление такого инструмента хорошо вписывается в общий тренд: компании всё активнее используют генеративный ИИ, но тема утечек данных остаётся одной из главных причин, почему внедрение идёт не так быстро, как хотелось бы. Особенно это чувствительно для отраслей, где много персональной и служебной информации, — например, для здравоохранения, ретейла и госсектора.

Кроме того, Cloud.ru сообщила, что добавила в Foundation Models LLM-модель российской компании HiveTrace с Guardrails-механизмом. По заявлению компании, такая модель должна лучше справляться с рисками вроде промпт-инъекций, утечки системных инструкций и некорректной обработки выходных данных.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru