Мошенники выманивают у россиян коды 2FA с помощью ботов-телефонистов

Мошенники выманивают у россиян коды 2FA с помощью ботов-телефонистов

Мошенники выманивают у россиян коды 2FA с помощью ботов-телефонистов

Взломщики аккаунтов начали применять голосовые боты, которые по телефону выманивают у жертвы одноразовый код аутентификации (One Time Password, OTP). Эксперты «Лаборатории Касперского» рассказали, как происходят такие атаки.

Системы двухфакторной аутентификации (2FA) могут отправлять пользователям OTP в виде СМС, пуш-уведомления, голосового сообщения по телефону, письма по имейл или бот-сообщения в мессенджере. Для перехвата таких кодов злоумышленники обычно используют приемы социальной инженерии, которые теперь зашиваются в специализированные программы.

Такой OTP-бот имеет смысл использовать в тех случаях, когда взломщик уже раздобыл основные ключи к аккаунту — логин и пароль; понадобится также номер телефона намеченной жертвы. Эти данные можно найти в паблике, почерпнуть из утекших баз, купить в даркнете либо заполучить через фишинг.

При попытке входа в аккаунт, защищенный 2FA, появляется поле для ввода OTP. Получателю звонит специально обученный бот и убеждает его набрать код подтверждения на клавиатуре, оставаясь на линии. В случае успеха заветный ключ передается в в телеграм-бот мошенника.

Поскольку время действия одноразовых кодов ограничено, исход целиком зависит от искусности сценария (уже есть и русскоязычные). Некоторые OTP-боты сначала отправляют предупреждение о предстоящем звонке и потом уже набирают номер.

«Использование OTP-ботов для обхода двухфакторной аутентификации — сравнительно новое явление в мире онлайн-мошенничества, — комментирует Ольга Свистунова, старший контент-аналитик Kaspersky. — Некоторые боты во время звонка умеют запрашивать не только одноразовые пароли, но и другие данные — например, номер и срок действия банковской карты, ПИН-коды, дату рождения, реквизиты документов. Функциональность ботов варьируется от одного скрипта, нацеленного на пользователей одной организации, до гибких настроек и широкого выбора скриптов, позволяющих заменить такими ботами целый мошеннический кол-центр».

Лучшие LLM ошибаются с ядовитыми грибами в каждом девятом случае

Разработчик Пётр Мигдал проверил, можно ли доверить нейросети самый рискованный этап тихой охоты — определение грибов по фотографии. Короткий ответ: если очень хочется однажды поужинать дважды, то можно. В бенчмарк вошли 1040 фотографий 55 видов грибов, наиболее распространённых в Польше.

Изображения взяли из датасета FungiTastic, созданного на основе Atlas of Danish Fungi. Полная база содержит свыше 600 тыс. снимков с экспертной классификацией, а для части образцов вид подтверждён анализом ДНК.

Модели показывали каждую фотографию и просили назвать пять наиболее вероятных видов на латыни. Дополнительно их не обучали и специальные инструменты не подключали.


Лучше остальных справилась Gemini 3.8 Flash: правильный вид оказался на первом месте в 65% случаев и попал в пятёрку ответов в 85%. Немного отстали Gemini 3.6 Flash с результатами 64% и 85%, а также Gemini 3.7 Flash — 61% и 82%. Внизу таблицы расположились Qwen 3.8 27B, MiniMax-M3 и Qwen 3.8 Flash.


Но высокая точность закончилась там, где начался вопрос безопасности. Gemini 3.8 Flash и Gemini 3.6 Flash примерно в 11% случаев определяли ядовитые грибы как съедобные виды. У GPT-5.6 Sol доля опасных ошибок достигла 24%, у Claude Opus 5 — 29%, а у Qwen 3.8 27B — 36%. То есть последняя модель потенциально отправляла в корзину не тот гриб чаще чем в каждом третьем случае.

Есть важная оговорка: нейросети напрямую не спрашивали, можно ли есть находку. Они определяли вид, а затем исследователь сопоставлял ответы с таблицей съедобности. Некоторые модели и вовсе отказывались давать классификацию.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru