Мошенники используют тему помощи семьям с ипотекой для инвест-скама

Мошенники используют тему помощи семьям с ипотекой для инвест-скама

Мошенники используют тему помощи семьям с ипотекой для инвест-скама

Компания F6 выявила новую мошенническую кампанию в Telegram, в рамках которой злоумышленники используют социально значимую тему — поддержку молодых семей с ипотекой. Под предлогом получения выплат они пытаются похитить деньги и критически важные персональные данные пользователей.

По данным F6, фейковые новости о «господдержке» распространяются через телеграм-каналы социальной направленности, в том числе те, что зарегистрированы в Роскомнадзоре. Эти сообщения ссылаются на несуществующие публикации, якобы размещённые в российских СМИ.

В компании предполагают, что кампания приурочена к началу нового учебного года. Посетителям каналов предлагают пройти опрос о работе детских садов, выбрать лучшее детское питание или получить компенсацию за покупку детской одежды. Все эти действия ведут к попыткам сбора персональных данных.

По структуре кампания повторяет аналогичную мошенническую активность 2024 года, когда через соцсети и Telegram распространялись фальшивые сообщения о социальных выплатах, также со ссылками на несуществующие источники.

Все ссылки — будь то касающиеся выплат или опросов — ведут исключительно на телеграм-каналы, связанные с инвестиционным скамом. Как подчёркивает ведущий аналитик департамента Digital Risk Protection F6 Евгений Егоров в комментарии РИА Новости, дальнейшая схема мошенничества полностью реализуется в мессенджере без перехода на внешние сайты. Обещание выплат используется исключительно как приманка.

Эксперты F6 настоятельно рекомендуют не переходить по сомнительным ссылкам из сообщений или электронных писем, а также перепроверять информацию на официальных ресурсах государственных органов и учреждений. Также не следует передавать посторонним свои персональные и платёжные данные.

Ранее F6 предупреждала о схеме обмана в Telegram, ориентированной на релокантов: пользователям предлагали выплаты за просмотр контента, но всё сводилось к выманиванию личных данных и вовлечению в фальшивые инвестиционные проекты.

Широко распространены и схемы, связанные с «помощью» в получении налоговых вычетов. Мошенники либо требуют оплатить фиктивную комиссию, либо просят перевести средства на карту, оформленную под их контроль. После этого они исчезают, оставив жертву без денег.

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