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.

Подпишитесь на новости

Не просто стойка с GPU: в России собрали ПАК для корпоративного ИИ

«Лаборатория Числитель» и «Информзащита» представили программно-аппаратный комплекс, который должен помочь крупным компаниям перейти от вечных ИИ-пилотов к нормальной промышленной эксплуатации моделей. Решение анонсировали на форуме TNF-2026.

В основе ПАК — высокопроизводительный ML-кластер и российская платформа контейнеризации «Штурвал». Но создатели подчёркивают: это не очередная дорогая стойка с GPU, на которой каждый проект приходится собирать руками.

Комплекс превращает вычислительные мощности в единый управляемый ресурс. ML-специалист запускает задачу, а платформа сама выделяет CPU и GPU, поднимает нужное окружение, подключает хранилище, запускает обучение и масштабирует нагрузку. Для автоматизации используются Kubernetes и инструменты MLOps, включая Kubeflow, MLflow и model serving.

Архитектура состоит из четырёх уровней: аппаратной инфраструктуры, платформы «Штурвал», MLOps-стека и прикладных ИИ-сервисов — от прогнозирования и аналитики до корпоративных ассистентов. Вокруг ядра работают IAM/SSO, объектное хранилище, реестр образов, CI/CD, мониторинг и аудит.

Заказчики получают единый пул вычислительных ресурсов, изоляцию проектов, централизованное управление доступами и полный жизненный цикл моделей — от эксперимента до публикации и обновления. При этом ML-инструменты не лезут напрямую в железо, а получают инфраструктуру как сервис.

Как сообщается в публикации о проекте, архитектура уже прошла промышленную эксплуатацию у крупного государственного заказчика.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru