Мошенники пугают россиян поддельными повестками от имени ФСБ России

Мошенники пугают россиян поддельными повестками от имени ФСБ России

Мошенники пугают россиян поддельными повестками от имени ФСБ России

Россиян предупреждают о новой схеме телефонного мошенничества, связанной с поддельными повестками от имени правоохранительных органов. В ходе таких атак, которые могут продолжаться от нескольких часов до суток, злоумышленники доставляют жертве на дом документы, якобы требующие явки для дачи объяснений.

Один из подобных случаев был зафиксирован в Подмосковье, где женщине передали конверт с фальшивой повесткой от имени ФСБ России. Мошенники пытались убедить её в наличии уголовной ответственности и требовали снять с банковского счёта 2,5 млн рублей.

По данным аналитиков F.A.C.C.T., схема строится на комбинации различных методов воздействия. Ранее мошенники преимущественно использовали телефонные звонки, видеозвонки с применением дипфейков и отправку фальшивых документов через мессенджеры. В 2025 году они начали прибегать к личной доставке поддельных повесток, что повышает убедительность.

В описанном случае преступники симулировали взлом личного кабинета на Госуслугах и связывались с потерпевшей от имени различных организаций, включая Росфинмониторинг. Женщине сообщили, что с её счёта якобы пытались перевести средства в поддержку ВСУ, после чего запугивали уголовной ответственностью.

Один из злоумышленников, представившись «майором ФСБ», связывался с ней через Telegram как по голосовой, так и по видеосвязи. На второй день после начала атаки потерпевшая обнаружила поддельную повестку в своём дворе.

Вскоре мошенники вызвали для неё такси до банка, требуя обналичить 2,5 млн рублей. На этом этапе о ситуации стало известно специалистам F.A.C.C.T., которые помогли предотвратить дальнейшие действия преступников.

Как отмечают специалисты, телефонные мошенники продолжают адаптировать свои методы, используя аудио- и видеодипфейки, мессенджеры и индивидуальный подход к жертвам. По мнению руководителя департамента защиты от финансового мошенничества Fraud Protection компании F.A.C.C.T. Дмитрия Ермакова, усиление защиты пользователей возможно за счёт создания единой межотраслевой платформы учёта подозрительных номеров телефонов и реквизитов.

Такая система, доступная участникам рынка в реальном времени, могла бы автоматически фиксировать признаки мошеннической активности и снижать риски для потенциальных жертв.

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