Телефонные мошенники пытаются украсть деньги, устроив охоту на самих себя

Телефонные мошенники пытаются украсть деньги, устроив охоту на самих себя

Телефонные мошенники пытаются украсть деньги, устроив охоту на самих себя

Специалисты «Тинькофф Банка» выявили новый сценарий телефонного мошенничества. Сначала аферисты выманивают код 2FA и сознаются в обмане, затем имитируют поиск преступника и просят помощи, а для сохранности денег предлагают перевести их на «безопасный» счет.

При этом злоумышленники звонят с разных номеров — от имени оператора связи, госуслуг, Росфинмониторинга, полиции. В ходе массированной атаки по телефону собеседника пугают угрозой взлома аккаунта, кражи денег, уголовного преследования.

На первом этапе лжесотрудник оператора применяет хорошо известную уловку: сообщает о необходимости продлить срок договора (можно через госуслуги), под этим предлогом выманивает одноразовый код из СМС, а затем сознается в обмане и попытке украсть деньги.

После этого поступает тревожный звонок с другого неизвестного номера — якобы с госуслуг. Чуть позже намеченной жертве предлагают помощь от имени Финмониторинга; для этого требуется установить антивирус или некий софт банка для отслеживания действий недобросовестных сотрудников.

На самом деле это программа удаленного доступа, позволяющая мошенникам получить конфиденциальные данные (состояние счета, коды из банковского приложения) для пущей убедительности.

Собеседника просят помочь в поимке преступников, у которых якобы есть сообщник в банке, и предупреждают о грядущем звонке «из полиции». Инструкциям нужно следовать неукоснительно, в противном случае добровольного помощника могут самого заподозрить в пособничестве.

Чтобы спасти деньги, аферисты предлагают проехать к банкомату и оставаться на связи. На финальном этапе лжепредставитель правоохраны сообщает, что все накопления следует перевести на счет в другом банке.

Один из клиентов «Тинькофф» потерял таким образом 1,5 млн руб. и узнал об этом только после звонка из банка, обнаружившего подозрительные операции. После подачи заявления ему возместили потерю в рамках программы «Защитим или вернем деньги».

По данным «Тинькофф Банка», с начала года число атак по такому сценарию возросло в 3,5 раза. В период с сентября 2023 года по февраль 2024-го сервис «Защитим или вернем деньги» помог клиентам сохранить 170 млн руб.; пострадавшим от действий мошенников суммарно компенсировали 4,5 млн рублей.

Банк России составил список фраз, которые часто используют телефонные мошенники. Услышав «сотрудник Цетробанка», «истекает срок сим-карты», «продиктуйте код из СМС», рекомендуется сразу отключиться. Перечень самых распространенных сценариев развода по телефону был недавно опубликован в одном из телеграм-каналов МВД.

ИИ экономит 11 часов в неделю, но 6 из них уходят на присмотр за ботом

Искусственный интеллект попал в неудобную статистику. Новое исследование Work AI Institute показало, что сотрудники действительно экономят время благодаря ИИ — в среднем около 11 часов в неделю. Но есть нюанс: более шести часов из этой экономии приходится тратить на проверку, исправление и контроль работы самого ИИ.

Исследование охватило 6000 офисных сотрудников из США, Великобритании и Австралии.

Опрос показал, что 75% работников заметили рост личной продуктивности после внедрения ИИ-инструментов. Однако только 13% компаний сообщили о заметном росте бизнеса благодаря этим технологиям.

 

Получается любопытный парадокс. Формально сотрудники работают быстрее, но бизнес почему-то не получает сопоставимой выгоды.

По словам профессора Калифорнийского университета Пола Леонарди, многие недооценивают объём скрытой работы, которая появляется вместе с ИИ. Нужно собирать данные, подготавливать контекст, перепроверять ответы чат-ботов, искать ошибки и дорабатывать результаты вручную.

Фактически современные сотрудники всё чаще выступают не исполнителями, а менеджерами собственных цифровых помощников.

Согласно исследованию, 37% времени взаимодействия с ИИ уходит непосредственно на работу с ботами, а ещё 36% — на применение полученных результатов в реальных задачах. Более того, 41% опрошенных признались, что не могут объяснить, каким образом ИИ пришёл к своим выводам.

Авторы приводят показательный пример. Молодой разработчик перед уходом домой интегрировал в проект тысячи строк кода, сгенерированного ИИ. После этого система перестала работать, а разбираться в причинах пришлось старшему инженеру. Сам автор изменений не смог объяснить, что именно сделал искусственный интеллект.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru