Кибермошенники готовят новые схемы атак к 8 марта с помощью ИИ

Кибермошенники готовят новые схемы атак к 8 марта с помощью ИИ

Кибермошенники готовят новые схемы атак к 8 марта с помощью ИИ

Злоумышленники активно используют стремление людей приобрести подарки и их готовность тратить больше средств в праздничные периоды. Хотя в основном применяются уже знакомые схемы мошенничества, эксперты прогнозируют заметный рост количества атак с применением технологий искусственного интеллекта.

Как отметил руководитель группы аналитиков по информационной безопасности Лиги цифровой экономики Виталий Фомин в комментарии для «Известий», мошенники особенно часто пользуются невнимательностью покупателей, которые в спешке выбирают подарки.

В результате возрастает риск потерять деньги или столкнуться с утечкой критически важных данных, а зачастую происходят оба инцидента одновременно.

GR-директор компании «Код безопасности» Александра Шмигирилова подчеркнула, что во многих случаях подарки приобретаются не для одного человека, а для целого коллектива, что позволяет злоумышленникам рассчитывать на гораздо большую прибыль, чем обычно.

Интернет-аналитик компании «Газинформсервис» Марина Пробетс отметила, что в преддверии 8 марта мошенники чаще всего используют традиционные методы: распространение фишинговых ссылок с обещаниями скидок и акций, а также создание поддельных сайтов известных интернет-магазинов и служб доставки цветов. Эти схемы характерны и для других праздничных периодов, таких как Новый год, День всех влюблённых и День защитника Отечества.

Однако, по словам аналитика и исследователя угроз кибербезопасности компании R-Vision Алины Байрамовой, подобные сайты обычно существуют всего несколько дней, успевая собрать деньги и исчезнуть до того, как их деятельность будет раскрыта. Такие ресурсы тщательно копируют оригинальные сайты, а мошенники активно вкладываются в платную рекламу на популярных площадках.

Ещё одной распространённой схемой являются ложные розыгрыши с обещанием крупных призов, где для получения выигрыша требуется оплатить некий «налог» или предоставить данные платёжной карты якобы для верификации. В результате люди теряют деньги или предоставляют преступникам доступ к своим банковским картам, которые затем могут быть использованы для незаконных операций.

Марина Пробетс прогнозирует, что уже в 2025 году киберпреступники могут начать использовать более продвинутые фишинговые атаки с элементами искусственного интеллекта. Это позволит значительно повысить персонализацию вредоносных сообщений и реалистичность поддельных сайтов. Также эксперт считает, что возрастёт количество атак с использованием дипфейков, которые могут распространяться через социальные сети и мессенджеры в виде вредоносных ссылок или убедительных просьб о помощи.

Директор по развитию центра мониторинга внешних цифровых угроз Solar AURA (ГК «Солар») Александр Вураско рекомендует не передавать личную информацию, такую как логины и пароли от аккаунтов в соцсетях и мессенджерах, а также коды двухфакторной аутентификации, подозрительным ресурсам или незнакомым людям. Дополнительно для защиты от фишинга и вредоносного программного обеспечения он советует использовать надёжные антивирусные решения.

Зачем Яндекс Go создал отдельный язык для расчёта стоимости поездок

Цена поездки в Яндекс Go — это не расстояние, умноженное на минуты и километры. В расчёт вмешиваются геозоны, спрос, скидки, платные дороги, дополнительные остановки и требования вроде перевозки кота, велосипеда или лыж. Чтобы управлять этим хозяйством без бесконечных деплоев, разработчики вынесли алгоритм ценообразования из кода сервиса в собственный язык.

Как объяснили разработчики в статье на Хабре, прайсинг работает не только при заказе машины.

Он пересчитывает стоимость при смене маршрута или способа оплаты, завершении поездки, обращении в поддержку и проверке данных аналитиками. Цена при этом может быть фиксированной, интервальной или считаться по таксометру.

 

Сначала сервисы параллельно собирают параметры поездки: тарифную категорию, геозоны, скидки, повышенный спрос и дополнительные услуги. Зависимости между источниками выстраиваются в граф, а запросы выполняются асинхронно на базе userver. Если некритичный источник не ответил, весь расчёт не падает.

 

Сам алгоритм раньше можно было бы держать в C++, но он меняется в среднем дважды в неделю. Выкатка сервиса на 50 подов занимает около 40 минут, а лес динамических конфигов быстро превратил бы код в музей условных операторов.

Поэтому Яндекс разработал собственный DSL. В нём есть условия, функции, неизменяемые значения и fold вместо циклов. Правила собираются в последовательную цепочку: каждое преобразование получает текущую цену и параметры, а возвращает новый результат с метаданными. Грамматику описали через ANTLR 4, а верификатор Z3 проверяет, что программа не выдаст некорректную цену.

 

Теперь изменение алгоритма не требует пересборки сервиса, ошибочную версию можно быстро откатить, а каждый расчёт — воспроизвести по входным данным и промежуточным результатам.

 

В итоге прайсинг превратился в отдельную платформу, которой уже пользуются Такси, Доставка и сервис зарядки электромобилей.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru