Мошенники запускают новые схемы с социальными выплатами

Мошенники запускают новые схемы с социальными выплатами

Мошенники запускают новые схемы с социальными выплатами

Мошенники начали использовать новый сценарий для атак, эксплуатируя тему дополнительных социальных выплат. Никуда не делись и прежние схемы мошенничества.

Как рассказали аналитики компании F.A.C.C.T., мошенники начали использовать новый сценарий фейковых новостей о социальных выплатах.

Если раньше такие сообщения вели на фишинговые ссылки, откуда мошенники пытались перехватить данные банковских карт, то теперь используется более сложная схема с подпиской на многочисленные телеграм-каналы.

Причем в первое время эти каналы публикуют официальную информацию, но в последние недели они распространяют недостоверную информацию о предновогодних выплатах.

Ссылки ведут на сообщения криптоскамеров, которые предлагают увеличить свои инвестиции в сотни раз и перевести свои вложения на банковскую карту. У каждого из этих каналов несколько десятков тысяч подписчиков, являющихся потенциальными жертвами мошенников.

Злоумышленники получают данные о подписчиках и их учетных записях и впоследствии могут использовать эту информацию для других атак.

Как отметила GR-директор ИБ-компании «Код Безопасности» Александра Шмигирилова, мошенники всегда пользуются предновогодним ажиотажем:

«Этим сумбуром пользуются мошенники, которые привлекают пользователей товарами по небольшой цене и обещаниями быстрой доставки. В новогодние каникулы особое место занимают вопросы развлечений и путешествий: многие занимаются планированием поездок с октября–ноября. Тем, кто откладывает покупку билетов и бронирование гостиниц на последний момент, приходится нелегко: все интересные места уже заняты, билеты недоступны или очень дорогие, и в попытке успеть потенциальные покупатели хватаются за любые предложения, которые им любезно подкидывают аферисты».

Как напомнил руководитель группы аналитиков по информационной безопасности Лиги цифровой экономики Виталий Фомин, мошенники часто «сдавали в аренду» несуществующее или уже арендованное жилье на новогодние каникулы, а потом просто исчезали. Кроме того, предновогодний ажиотаж породил волну фишинговых атак, связанных с изменением правил покупки билетов на популярные представления.

По мнению Виталия Фомина, мошенники все более активно осваивают инструменты с искусственным интеллектом в традиционных схемах, связанных с перехватом платежных реквизитов или для получения доступа к личным кабинетам на портале Госуслуг. Вице-президент «Транснефти» Алексей Бадалов также обратил внимание на то, что искусственный интеллект уже широко используется в атаках на компании.

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