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.

AppSec.Track научился проверять код, написанный ИИ

AppSec.Track добавил поддержку работы с ИИ и стал первым российским SCA-анализатором, который умеет проверять код прямо в связке с ИИ-ассистентами. Обновление рассчитано в том числе на так называемых «вайб-кодеров» — разработчиков, которые активно используют LLM и ИИ-редакторы для генерации кода.

Новый функционал решает вполне практичную проблему: ИИ всё чаще пишет код сам, но далеко не всегда делает это безопасно.

Модель может «галлюцинировать», предлагать несуществующие пакеты, устаревшие версии библиотек или компоненты с известными уязвимостями. AppSec.Track теперь умеет отлавливать такие ситуации автоматически.

Разработчик может прямо в диалоге с ИИ-ассистентом запросить проверку сгенерированного кода через AppSec.Track. Система проанализирует используемые сторонние компоненты, подсветит потенциальные угрозы и предложит варианты исправления. В основе механизма — протокол MCP (Model Context Protocol), который позволяет безопасно подключать инструменты анализа к LLM.

Как поясняет директор по продукту AppSec.Track Константин Крючков, разработчики всё чаще пишут код «по-новому», а значит, и инструменты анализа должны меняться. Редакторы вроде Cursor или Windsurf уже умеют многое, но им всё равно нужна качественная и актуальная база уязвимостей. Именно её и даёт AppSec.Track, включая учёт внутренних требований безопасности конкретной компании. В итоге даже разработчик без глубокой экспертизы в ИБ может получить более надёжный результат.

Проблема особенно заметна на фоне роста low-coding и vibe-coding подходов. Код создаётся быстрее, а иногда — почти без участия человека, но с точки зрения безопасности в нём могут скрываться неприятные сюрпризы: SQL-инъекции, логические ошибки или небезопасные зависимости. Как отмечает старший управляющий директор AppSec Solutions Антон Башарин, ИИ-ассистенты не заменяют классические практики DevSecOps — особенно когда речь идёт об open source, где информация об угрозах обновляется быстрее, чем обучаются модели.

Новый функционал AppSec.Track ориентирован на профессиональные команды разработки, которые уже внедряют ИИ в свои процессы. Он позволяет сохранить требования Secure by Design и снизить риски даже в условиях активного использования генеративного кода.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru