Фейковые дилеры в Telegram выманивают деньги за перегон машин

Фейковые дилеры в Telegram выманивают деньги за перегон машин

Фейковые дилеры в Telegram выманивают деньги за перегон машин

В Telegram набирает обороты новая схема обмана: фейковые каналы предлагают купить и перегнать автомобили — якобы напрямую из Китая — по заниженным ценам. Выглядит заманчиво, особенно на фоне того, что китайские машины уже занимают более половины российского авторынка.

Эксперты BI.ZONE Brand Protection обнаружили около сотни телеграм-каналов, где обещают пригнать авто «из любой точки мира». В ход идут как поддельные аккаунты реальных дилеров, так и объявления от несуществующих поставщиков.

Одна из популярных схем — мошенники публикуют фото автомобилей, предлагают оформить договор и высылают «документы» с реквизитами. Только деньги уходят не на счёт компании, а прямо злоумышленникам. После предоплаты и «неожиданных» дополнительных сборов — например, за таможню или доставку — связь с продавцом обрывается.

В другом сценарии человек думает, что связывается с частным перевозчиком, и переводит деньги напрямую — без договора и без гарантий. Итог тот же: ни машины, ни денег.

Руководитель направления BI.ZONE Brand Protection Дмитрий Кирюшкин советует быть максимально осторожными:

«Мы рекомендуем не переводить оплату неофициальным посредникам и всегда проверять информацию об организации: внимательно просматривать документы, искать отзывы других покупателей. Все транзакции проводите только по безналичному расчету на корпоративные реквизиты. Чтобы обезопасить себя, не поддавайтесь на манипуляции и сохраняйте критическое мышление. В случае малейших сомнений лучше отказаться от сделки».

Если предложение выглядит слишком выгодным, чтобы быть правдой — скорее всего, так и есть.

ИИ научился выявлять депрессию по голосовым сообщениям в WhatsApp

Учёные показали, что депрессию можно распознать буквально «по голосу» — и для этого не нужны ни долгие опросники, ни визит к врачу. Достаточно короткого голосового сообщения в WhatsApp (принадлежит Meta, признанной экстремистской и запрещенной в России).

Исследователи из Медицинской школы Санта-Каса-де-Сан-Паулу и компании Infinity Doctors разработали медицинскую языковую модель, которая с высокой точностью определяет наличие депрессивного расстройства по аудиосообщениям.

Результаты работы опубликованы 21 января 2026 года в открытом журнале PLOS Mental Health.

В эксперименте модель анализировала короткие голосовые сообщения, где участники просто рассказывали, как прошла их неделя. И результат оказался неожиданным: у женщин с диагностированной депрессией точность распознавания превысила 91%.

Это один из лучших показателей среди подобных исследований, особенно с учётом того, что речь идёт о бытовых сообщениях, а не специально записанных медицинских интервью.

Для обучения и тестирования использовались два набора данных с WhatsApp-аудио от носителей португальского. В них вошли записи пациентов с подтверждённым диагнозом «большое депрессивное расстройство» и контрольной группы без депрессии.

Часть сообщений была максимально простой — участникам предлагали досчитать от одного до десяти, другая часть — более естественной: свободный рассказ о прошедшей неделе.

Лучше всего модель справлялась именно со «спонтанной речью». У мужчин точность в этом же сценарии оказалась ниже — около 75%, что авторы связывают с меньшим числом мужских голосов в обучающей выборке и возможными различиями в речевых паттернах. При анализе простого счёта до десяти разница между полами почти исчезала: точность составляла около 80% у женщин и чуть меньше у мужчин.

По словам авторов, модель улавливает тонкие акустические признаки — темп речи, интонации, паузы, — которые сложно заметить человеку, но хорошо видит машинное обучение. И главное — всё это происходит в привычном для людей формате повседневного общения.

Исследователи считают, что при дальнейшем развитии технология может лечь в основу недорогих и удобных инструментов раннего скрининга депрессии, не требующих сложных процедур и не нарушающих повседневные привычки пользователей.

Как отметил старший автор исследования Лукас Маркес, «незаметные акустические особенности обычных голосовых сообщений могут с неожиданной точностью указывать на депрессивные состояния».

Напомним, в недавнем исследовании метаданные WhatsApp показали: мы плохо понимаем, как ведём себя в чатах.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru