Организаторы ложных свиданий заманивают жертв дипфейками

Организаторы ложных свиданий заманивают жертв дипфейками

Организаторы ложных свиданий заманивают жертв дипфейками

Мошенники начали активно использовать дипфейки в схемах с фальшивыми онлайн-знакомствами (Fake Date). С помощью искусственного интеллекта они создают несуществующих людей, которые выманивают деньги, или генерируют откровенный контент, заманивая жертв на фишинговые сайты.

Как рассказала «Известиям» Татьяна Дешкина, руководитель портфеля продуктов VisionLabs (входит в МТС), мошенники используют генеративные модели для создания правдоподобных персонажей, которых можно даже увидеть в видеозвонке.

«Мы уже зафиксировали 10 таких случаев, каждый из которых принес злоумышленникам более миллиона рублей, — отметила Дешкина. — Искусственный интеллект позволяет мошенникам анализировать информацию о жертве, включая данные из социальных сетей, и выстраивать максимально реалистичный сценарий обмана».

По ее прогнозу, в 2025 году такие схемы станут еще более изощренными. Например, нейросети помогут злоумышленникам выявлять в сервисах знакомств пользователей, наиболее уязвимых к их методам.

Ведущий аналитик Digital Risk Protection Евгений Егоров также ожидает роста атак с применением дипфейков, поскольку технологии развиваются, а инструменты на основе ИИ становятся все доступнее.

«Чаще всего мошенники используют дипфейки в схемах знакомств, — поясняет эксперт в области криптовалют Сергей Кузнецов. — Они могут выдавать себя даже за голливудских звезд, якобы ищущих вторую половину, и просить оплатить перелет в другую страну. Предлоги могут быть разными, включая знакомства в соцсетях, где уровень доверия выше. Кроме того, мошенники занимаются вредоносными рассылками, похищением криптоактивов, фишингом. Фальшивые свидания — лишь часть их преступного бизнеса».

По его данным, значительная часть таких мошенников базируется в Нигерии, а их деятельность охватывает не только Россию, но и другие страны. Причем среди них немало подростков.

Специалист GG Tech Сергей Поморцев отмечает, что злоумышленники все чаще применяют специализированные ИИ-ассистенты для генерации контента 18+, что позволяет им сократить расходы и отказаться от посредников. Такой контент используется для привлечения жертв на фишинговые сайты.

Руководитель BI.ZONE Brand Protection Дмитрий Кирюшкин предупреждает, что мошенники особенно активны в преддверии праздников и нередко используют актуальные новости для своих схем.

«С 1 января 2025 года мы выявили 67 доменов, связанных с фальшивыми свиданиями. Чаще всего мошенники представляются девушками, якобы ищущими знакомства в дейтинговых приложениях. В праздничные дни стоит особенно внимательно относиться к подобным предложениям», — подчеркивает Кирюшкин.

Потребление китайских LLM в России выросло более чем в 11 раз

Российские компании резко нарастили использование китайских больших языковых моделей. По данным MWS Cloud, за первое полугодие 2026 года бизнес израсходовал более 400 млрд токенов — в 11,3 раза больше, чем за весь 2025-й, когда показатель составлял 39,1 млрд.

Безоговорочным лидером осталось семейство Qwen. В 2025 году на него приходилось 20 млрд токенов и 51,1% потребления, а за первые шесть месяцев 2026-го — уже 261,1 млрд и 59,1%.

Второе место сохранила GLM: 91,2 млрд токенов и 20,7%. А вот DeepSeek, занимавшая годом ранее третью строчку, уступила её Kimi. Модели этого семейства набрали 81,4 млрд токенов и 18,4%. Китайская нейросетевая гонка идёт настолько бодро, что вчерашний фаворит сегодня уже ищет себя за пределами пьедестала.

Статистика основана на данных платформ MWS GPT Model Hub и MWS GPT. Их основными клиентами выступают крупные компании. Бизнес использует LLM для работы чат-ботов, персонализации рекламы, подготовки рассылок и описаний товаров, а также анализа отзывов и обращений клиентов. В общем, нейросетям поручают всё, что нужно делать круглосуточно, быстро и желательно без жалоб на понедельник.

По оценке MWS Cloud, весь российский рынок LLM в 2026 году вырастет на 35%, до 19,6 млрд рублей. Облачный сегмент, включающий доступ к моделям по SaaS и API, приблизится к 1,5 млрд рублей.

На фоне спроса MWS Cloud расширила каталог Model Hub почти вдвое — до 17 моделей. В него вошли GLM 5.2, Kimi K2.6, Qwen3.6, Gemma 4, GPT OSS, а также средства распознавания и синтеза речи и реранкеры для поисковых систем и RAG-конвейеров. Доступ предоставляется через единый OpenAI-совместимый API.

Судя по объёму токенов, российский бизнес уже не экспериментирует с китайскими LLM. Он кормит ими рабочие процессы — и аппетит растёт быстрее, чем успевает обновляться каталог моделей.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru