Мошенники используют приемную кампанию для обмана абитуриентов

Мошенники используют приемную кампанию для обмана абитуриентов

Мошенники используют приемную кампанию для обмана абитуриентов

Мошенники активно используют различные схемы, чтобы обмануть абитуриентов и их родителей, обещая «ускоренные» или «альтернативные» способы поступления в вузы. Однако на деле это приводит лишь к потере денег.

Как отметил в комментарии для «Известий» руководитель группы аналитиков по информационной безопасности Лиги цифровой экономики Виталий Фомин, главной мишенью злоумышленников становятся выпускники с низкими баллами ЕГЭ.

Стремление поступить в престижный вуз делает их особенно уязвимыми перед обещаниями обойти официальный порядок зачисления.

Мошенники, как предупреждает эксперт, играют на страхе абитуриентов не поступить и предлагают сомнительные услуги: «ускоренное поступление», фальшивые сертификаты, «закрытые списки» и прочие уловки. По словам Фомина, злоумышленники используют непрозрачность и сложность процедуры поступления, особенно для иногородних и иностранных абитуриентов и их родителей.

Он также обратил внимание на риск появления поддельных сайтов приемных комиссий, где пользователи могут оставить личные данные. Не исключено и появление мошеннических чат-ботов, фейковых электронных сертификатов о зачислении и фальшивых подготовительных курсов при вузах. По мнению эксперта, новая угроза — дипфейковые видео от якобы ректоров или представителей вузов, хотя пока такие технологии не получили широкого распространения.

Ведущий аналитик департамента защиты от цифровых рисков (Digital Risk Protection) компании F6 Евгений Егоров отмечает, что под удар могут попасть пользователи специализированных телеграм-чатов и сообществ в соцсетях. Злоумышленники выходят на связь с потенциальными жертвами напрямую, предлагая помощь.

Эксперт по социотехническому тестированию компании Angara Security Яков Филевский подчёркивает: главная цель мошенников — доступ к аккаунтам на «Госуслугах», региональным сервисам, а также к персональным данным (паспорт, ИНН, СНИЛС) и банковской информации. Мошенники пользуются недостаточным жизненным опытом абитуриентов и их надеждой на поддержку взрослых. Родители становятся уязвимыми из-за доверия к авторитетным источникам и официальному стилю общения. Особенно подвержены риску те, кто склонен к гиперопеке, панике и имеет ограниченные ресурсы при завышенных ожиданиях.

Руководитель управления облачных решений кибербезопасности BI.ZONE Дмитрий Царев предупреждает о возможной волне фишинга, нацеленного на сотрудников приёмных комиссий вузов. Особую опасность представляют письма с вредоносными вложениями, направленные студентам, помогающим в приёмной кампании, — их доверчивость и неопытность делают их лёгкой мишенью. По мнению эксперта, кроме классического фишинга, возможны атаки с использованием вишинга (звонков) и смишинга (СМС-сообщений).

Ведущий эксперт по сетевым угрозам и веб-разработчик компании «Код Безопасности» Константин Горбунов, основываясь на опыте прошлых лет, прогнозирует рост активности мошенников, выдающих себя за сотрудников вузов. Они выходят на связь через соцсети, обещают «гарантированное» поступление за деньги и исчезают после получения оплаты.

Для защиты от подобных схем эксперты рекомендуют внимательно проверять адреса и внешний вид сайтов, не вводить данные при малейших сомнениях в подлинности ресурса и не сообщать личную информацию при звонках с незнакомых номеров.

Заявления следует подавать только через официальный сайт вуза или портал «Госуслуги». Нельзя оплачивать никакие «закрепительные» взносы или иные подозрительные платежи. Самим вузам стоит усилить защиту электронной почты от спама и вредоносных программ.

Нейросеть с сюрпризом: AppSec.Track проверит модели из Hugging Face

ML-модель из публичного репозитория может оказаться не только умной, но и с неприятным сюрпризом внутри. AppSec Solutions добавила в платформу AppSec.Track предварительную проверку моделей из Hugging Face. По заявлению компании, это первое российское решение, которое блокирует потенциально опасные модели до их попадания на машины разработчиков и в CI.

Каждый запрошенный через корпоративный репозиторий файл автоматически отправляется в «карантин». Пока идёт сканирование, разработчик не может скачать модель, зато видит статус проверки и своё место в очереди. После анализа платформа решает, пропускать артефакт в корпоративную инфраструктуру или оставить за дверью.

Модели проверяются без запуска. AppSec.Track разбирает файлы PyTorch, TensorFlow, Keras и другие сериализованные форматы, включая вложенные архивы, и ищет код, способный выполниться при загрузке. Обнаруженным угрозам присваивается уровень критичности.

Проблема особенно актуальна для моделей в формате pickle. Они могут содержать исполняемый код, поэтому одной заражённой загрузки достаточно, чтобы злоумышленник закрепился в среде разработки. Обычный сканер зависимостей здесь способен промахнуться: зловред сидит не в пакете, а внутри самой модели.

В AppSec Solutions считают, что со временем индустрия перейдёт на безопасный формат safetensors. Но пока публичные хабы забиты pickle-файлами, доверять модели только за красивые метрики — так себе стратегия.

Второй рубеж защиты работает на этапе сборки. AppSec.Track формирует SBOM и проверяет библиотеки и зависимости по собственной базе уязвимостей. Она охватывает PyPI, npm, Maven, NuGet, CUDA, Julia и другие экосистемы. Фид можно подключить онлайн или развернуть в закрытом контуре.

Политики безопасности настраиваются один раз и затем применяются автоматически. Сама модель проходит досмотр при входе и повторно не сканируется, а её окружение контролируется при каждой сборке. Получается вполне понятный фейс-контроль: нейросеть сначала показывает, что у неё внутри, и только потом идёт работать.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru