Схема инвестскама маскируется под Telegram и бьёт по VPN-пользователям

Схема инвестскама маскируется под Telegram и бьёт по VPN-пользователям

Схема инвестскама маскируется под Telegram и бьёт по VPN-пользователям

Компания F6 сообщила о новой схеме инвестиционного мошенничества, которая активно распространяется в Telegram. Мошенники обещают до 350 евро в день за просмотр контента — якобы благодаря некой «капитализации компании» и «нейронным технологиям».

На деле всё это — прикрытие, чтобы выманить личные данные и подтолкнуть человека к вложению денег в несуществующие проекты.

Главная особенность схемы — она нацелена на русскоязычных пользователей за пределами России или тех, кто использует VPN. Аналитики зафиксировали как минимум 22 сайта, через которые всё это работает.

Мошеннический путь устроен просто: человеку показывают фейковый сайт, оформленный под Telegram, и предлагают проверить статус его аккаунта. Неважно, что вы введёте — система всегда «подтверждает», что у вас Premium.

 

Далее просят ввести адрес электронной почты и телефон, якобы для получения дохода с аккаунта. После этого — звонок от «персонального менеджера», который убеждает вложить деньги. Это классическая схема: сначала заманить, потом под нажимом убедить перевести деньги.

Кроме Telegram, мошенники используют схожие сайты под видом WhatsApp и Facebook (принадлежат компании Meta, признанной экстремистской и запрещённой в России). Отличие — в логотипах и размерах обещанных доходов. Пользователям WhatsApp сулят до 35 евро в день, а для Facebook — аж до 600 евро.

Жертв находят через рекламу в соцсетях, в том числе в Facebook и Instagram (принадлежат компании Meta, признанной экстремистской и запрещённой в России). Обычно это посты от аккаунтов с названиями вроде «Срочные новости», где обещают лёгкий заработок. Ещё один популярный приём — якобы новости об «открытии нового источника дохода» от известного человека. Ссылки из этих постов ведут на фальшивые сайты.

Эксперты подчёркивают: раньше подобные схемы часто нацеливались на русскоязычных в эмиграции — например, осенью 2022 года были распространены фейковые сайты знакомств для пользователей в Грузии, Армении, Чехии и других странах. А теперь к ним добавился новый сценарий — инвестиционное мошенничество, нацеленное на тех, кто пользуется VPN или живёт за границей.

В Security Vision SOAR появились ИИ-ассистент и ML-отчёты

Security Vision выпустила обновление платформы SOAR, добавив в неё несколько заметных функций — локальный ИИ-ассистент, ML-скоринг инцидентов и автоматические ML-отчёты по итогам расследований. Обновление ориентировано на повседневную работу SOC и обработку инцидентов без выхода за контур заказчика.

Security Vision SOAR используется для управления и автоматизации реагирования на инциденты информационной безопасности на всех этапах их жизненного цикла — от выявления и анализа до восстановления и постинцидентной работы.

В основе платформы лежит объектно-ориентированный подход: каждый элемент инцидента — будь то хост, учётная запись, процесс или артефакт — рассматривается как отдельный объект со своей историей, связями и возможными действиями.

Сценарии реагирования в системе динамические: плейбуки автоматически подстраиваются под развитие инцидента, появление новых данных и техник атак. Дополнительно платформа выстраивает цепочку Kill Chain, показывая, как развивалась атака и какие шаги предпринимал злоумышленник.

Система также предлагает рекомендации по дальнейшим действиям, опираясь на контекст инцидента, накопленный опыт SOC и ML-модели, включая оценку вероятности ложного срабатывания.

 

В новом релизе появился локальный ИИ-ассистент в формате чат-бота. Он работает полностью внутри инфраструктуры заказчика и не обращается к внешним сервисам. Ассистент учитывает контекст конкретного инцидента — его стадию, связанные объекты, историю действий и похожие кейсы — и помогает аналитикам разбираться в событиях, расшифровывать логи, понимать техники атак или формировать команды для диагностики. Модель может дообучаться прямо в SOC на результатах обработки инцидентов и аналитических бюллетенях, при этом все данные остаются внутри контура.

Ещё одно нововведение — ML-скоринг критичности инцидентов. Модель автоматически оценивает приоритет события на основе его масштаба и значимости затронутых активов, что упрощает триаж и помогает быстрее понять, какие инциденты требуют внимания в первую очередь.

Также в платформе появился ML-summary — автоматическое резюме по итогам расследования. При закрытии инцидента система формирует краткий отчёт в едином формате: что произошло, какие действия были выполнены, к какому результату они привели и удалось ли атакующему чего-то добиться. Такое резюме сохраняется в карточке инцидента и отчётности, упрощая передачу дел между сменами и снижая потерю контекста.

В целом обновление направлено на то, чтобы упростить и ускорить рутинную работу SOC: быстрее разбираться в инцидентах, снижать нагрузку на аналитиков и сохранять знания внутри команды без необходимости вручную оформлять каждый шаг расследования.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru