Появились первые случаи мошенничества с цифровым рублем

Появились первые случаи мошенничества с цифровым рублем

Появились первые случаи мошенничества с цифровым рублем

Злоумышленники применяют те же схемы, что и при традиционных финансовых махинациях, включая фишинг и телефонное мошенничество. Однако появились и новые методы, такие как продажа фиктивных носителей с цифровыми рублями или обман под видом консалтинговых услуг.

Руководитель департамента информационно-аналитических исследований компании T. Hunter Игорь Бедеров сообщил «Известиям», что мошенники часто используют тему цифрового рубля в инвестиционных аферах.

Встречаются случаи продажи носителей информации, якобы содержащих цифровые рубли, а также создания фишинговых сайтов.

Контент-аналитик «Лаборатории Касперского» Татьяна Щербакова отметила, что скам-ресурсы используют цифровой рубль как приманку. Например, на одном поддельном сайте пользователям обещали «легкий заработок» — 10 тыс. рублей уже в день регистрации.

Чтобы получить доступ к «программе», необходимо было ввести личные и контактные данные, включая номер телефона, что могло привести к компрометации платежной информации.

Руководитель аналитического направления ГК InfoWatch Андрей Арсентьев сообщил, что телефонные мошенники активно запугивают пожилых граждан, убеждая их в необходимости срочного обмена наличных на цифровые рубли и требуя перевода средств на «защищенные счета».

С ростом популярности цифрового рубля число мошеннических схем, связанных с ним, будет увеличиваться, предупреждают эксперты. В зоне особого внимания специалистов по кибербезопасности — киберпреступные группировки, специализирующиеся на краже цифровых активов. Среди них выделяются Crazy Evil, а также киберпреступные организации из КНДР, Юго-Восточной Азии и Африки.

Аналитик Positive Technologies Роман Резников отмечает, что тема цифрового рубля активно эксплуатируется в фишинговых рассылках. Авторы таких сообщений могут запугивать граждан «сгоранием» традиционных сбережений, обещать высокую доходность или предлагать открыть якобы зарплатный счет.

«Главное оружие мошенников — иллюзия выгоды и имитация действий государственных органов», — резюмирует Игорь Бедеров.

Банк России в начале февраля зафиксировал волну дезинформации в соцсетях и мессенджерах о принудительном переводе граждан на цифровой рубль. В некоторых регионах МФЦ начали массово получать заявления об отказе от использования цифрового рубля, несмотря на отсутствие такой процедуры. Финансовый регулятор официально назвал эти слухи фейками.

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