Аферисты научились обходить самозапрет на кредиты

Аферисты научились обходить самозапрет на кредиты

Аферисты научились обходить самозапрет на кредиты

Мошенники разработали несколько схем, с помощью которых пытаются убедить потенциальных жертв снять ранее установленный ими самозапрет на оформление кредитов. После этого злоумышленники получают возможность оформить заем на имя жертвы и похитить крупную сумму.

Директор по развитию Центра мониторинга внешних цифровых угроз Solar AURA ГК «Солар» Александр Вураско рассказал РБК о трёх наиболее распространённых сценариях обмана.

В первом случае мошенники представляются сотрудниками налоговой службы. Они утверждают, что для устранения якобы имеющейся задолженности или исправления ошибки в кредитной истории необходимо срочно снять самозапрет. Давление сопровождается угрозами штрафов и другими элементами психологического воздействия.

Второй сценарий — «от имени банка». Жертве сообщают о подозрительной активности по её счетам и настаивают на необходимости временно отключить самозапрет, чтобы «защитить средства». В этом случае злоумышленники выдают себя за банковских специалистов.

Третий способ связан с обещанием льгот, субсидий или других выплат от государства или благотворительных фондов. Для их получения, по словам мошенников, также необходимо снять самозапрет на кредиты.

Во всех этих ситуациях преступники стремятся получить доступ к персональным данным. Как предупреждает Александр Вураско, это может привести к их краже, серьёзным финансовым потерям и даже юридическим последствиям для жертвы.

Возможность установить самозапрет на получение кредитов появилась у россиян с 1 марта 2025 года. Он может быть полным либо частичным — в последнем случае он не распространяется на ипотечные, образовательные и автокредиты. Уже в первый месяц действия меры ею воспользовались около 10% взрослого населения.

Однако преступники достаточно быстро адаптировали свои схемы к новой реальности. Ранее они пытались обманом заставить перейти по фишинговым ссылкам или получить код из СМС-сообщения для кражи учётных данных на Портале Госуслуг. Теперь же в ход пошли более изощрённые сценарии.

Потребление китайских LLM в России выросло более чем в 11 раз

Российские компании резко нарастили использование китайских больших языковых моделей. По данным MWS Cloud, за первое полугодие 2026 года бизнес израсходовал более 400 млрд токенов — в 11,3 раза больше, чем за весь 2025-й, когда показатель составлял 39,1 млрд.

Безоговорочным лидером осталось семейство Qwen. В 2025 году на него приходилось 20 млрд токенов и 51,1% потребления, а за первые шесть месяцев 2026-го — уже 261,1 млрд и 59,1%.

Второе место сохранила GLM: 91,2 млрд токенов и 20,7%. А вот DeepSeek, занимавшая годом ранее третью строчку, уступила её Kimi. Модели этого семейства набрали 81,4 млрд токенов и 18,4%. Китайская нейросетевая гонка идёт настолько бодро, что вчерашний фаворит сегодня уже ищет себя за пределами пьедестала.

Статистика основана на данных платформ MWS GPT Model Hub и MWS GPT. Их основными клиентами выступают крупные компании. Бизнес использует LLM для работы чат-ботов, персонализации рекламы, подготовки рассылок и описаний товаров, а также анализа отзывов и обращений клиентов. В общем, нейросетям поручают всё, что нужно делать круглосуточно, быстро и желательно без жалоб на понедельник.

По оценке MWS Cloud, весь российский рынок LLM в 2026 году вырастет на 35%, до 19,6 млрд рублей. Облачный сегмент, включающий доступ к моделям по SaaS и API, приблизится к 1,5 млрд рублей.

На фоне спроса MWS Cloud расширила каталог Model Hub почти вдвое — до 17 моделей. В него вошли GLM 5.2, Kimi K2.6, Qwen3.6, Gemma 4, GPT OSS, а также средства распознавания и синтеза речи и реранкеры для поисковых систем и RAG-конвейеров. Доступ предоставляется через единый OpenAI-совместимый API.

Судя по объёму токенов, российский бизнес уже не экспериментирует с китайскими LLM. Он кормит ими рабочие процессы — и аппетит растёт быстрее, чем успевает обновляться каталог моделей.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru