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.

ИИ научился выявлять депрессию по голосовым сообщениям в WhatsApp

Учёные показали, что депрессию можно распознать буквально «по голосу» — и для этого не нужны ни долгие опросники, ни визит к врачу. Достаточно короткого голосового сообщения в WhatsApp (принадлежит Meta, признанной экстремистской и запрещенной в России).

Исследователи из Медицинской школы Санта-Каса-де-Сан-Паулу и компании Infinity Doctors разработали медицинскую языковую модель, которая с высокой точностью определяет наличие депрессивного расстройства по аудиосообщениям.

Результаты работы опубликованы 21 января 2026 года в открытом журнале PLOS Mental Health.

В эксперименте модель анализировала короткие голосовые сообщения, где участники просто рассказывали, как прошла их неделя. И результат оказался неожиданным: у женщин с диагностированной депрессией точность распознавания превысила 91%.

Это один из лучших показателей среди подобных исследований, особенно с учётом того, что речь идёт о бытовых сообщениях, а не специально записанных медицинских интервью.

Для обучения и тестирования использовались два набора данных с WhatsApp-аудио от носителей португальского. В них вошли записи пациентов с подтверждённым диагнозом «большое депрессивное расстройство» и контрольной группы без депрессии.

Часть сообщений была максимально простой — участникам предлагали досчитать от одного до десяти, другая часть — более естественной: свободный рассказ о прошедшей неделе.

Лучше всего модель справлялась именно со «спонтанной речью». У мужчин точность в этом же сценарии оказалась ниже — около 75%, что авторы связывают с меньшим числом мужских голосов в обучающей выборке и возможными различиями в речевых паттернах. При анализе простого счёта до десяти разница между полами почти исчезала: точность составляла около 80% у женщин и чуть меньше у мужчин.

По словам авторов, модель улавливает тонкие акустические признаки — темп речи, интонации, паузы, — которые сложно заметить человеку, но хорошо видит машинное обучение. И главное — всё это происходит в привычном для людей формате повседневного общения.

Исследователи считают, что при дальнейшем развитии технология может лечь в основу недорогих и удобных инструментов раннего скрининга депрессии, не требующих сложных процедур и не нарушающих повседневные привычки пользователей.

Как отметил старший автор исследования Лукас Маркес, «незаметные акустические особенности обычных голосовых сообщений могут с неожиданной точностью указывать на депрессивные состояния».

Напомним, в недавнем исследовании метаданные WhatsApp показали: мы плохо понимаем, как ведём себя в чатах.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru