В 2025 году 90% мошенничеств связаны со звонками и фейком Госуслуг

В 2025 году 90% мошенничеств связаны со звонками и фейком Госуслуг

В 2025 году 90% мошенничеств связаны со звонками и фейком Госуслуг

В 2025 году большинство случаев финансового мошенничества в России строится по нескольким отработанным сценариям. По оценке специалистов F6, в 90% атак злоумышленники звонят жертвам от имени финансового регулятора, службы доставки, почты или сообщают о «взломе» Госуслуг.

Схемы выглядят знакомо:

  • Звонок «от регулятора». Жертве сообщают о подозрительных операциях и предлагают «спасти деньги», переведя их на «безопасный» счёт, либо выманивают данные карты и коды подтверждения. По той же схеме строятся легенды про взлом аккаунта на госуслугах.
  • Посылка или доставка. Человеку говорят о посылке и присылают ссылку для «оплаты». Это может быть поддельная форма или способ узнать код от госуслуг.
  • Маркетплейсы и ретейл. Популярный вариант — обещание лёгкого заработка. Жертве предлагают «выкупать» товары через фиктивные чаты, а деньги уходят на счета дропов. Потери в таких схемах могут исчисляться сотнями тысяч рублей.
  • Инвестиции и крипта. Злоумышленники привлекают вложения обещаниями высокой доходности. В ход идут поддельные инвестиционные и криптопроекты. Потери здесь самые крупные.

Кроме того, набирают обороты схемы с использованием технологии NFCGate, а также случаи, когда мошенники задействуют детей для доступа к устройствам родителей.

Эксперты отмечают: такие схемы работают именно потому, что опираются на доверие и спешку. Важно знать, как действуют преступники, чтобы распознать атаку в самом начале и не передать данные или деньги в чужие руки.

В F6 подготовили «Матрицу фрода» (F6 Fraud Matrix) — базу знаний, в которой разобраны все актуальные схемы финансового мошенничества и более сотни техник, которые используют злоумышленники.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

Языковые модели тупеют от мусорных данных из интернета

Группа исследователей из Университета Техаса и Университета Пердью предложила необычную идею: большие языковые модели (LLM), вроде ChatGPT, могут «тупить» от некачественных данных примерно так же, как люди — от бесконечных часов в соцсетях.

В отчёте специалисты выдвигают «гипотезу гниения мозга LLM». Суть проста: если продолжать дообучать языковую модель на «мусорных» текстах из интернета, она со временем начнёт деградировать — хуже запоминать, терять логику и способность к рассуждению.

Авторы понимают, что отличить хороший контент от плохого сложно. Поэтому они решили изучить 100 миллионов твитов с HuggingFace и отобрать те, что подходят под определение «junk».

В первую группу попали короткие твиты с большим количеством лайков и репостов — те самые, которые вызывают максимальное вовлечение, но несут минимум смысла. Во вторую — посты с «низкой семантической ценностью»: поверхностные темы, кликбейт, громкие заявления, конспирология и прочие «триггерные» темы.

 

Чтобы проверить качество отбора, результаты GPT-4o сверили с оценками трёх аспирантов — совпадение составило 76%.

Учёные обучили четыре разные языковые модели, комбинируя «мусорные» и «качественные» данные в разных пропорциях. Потом прогнали их через тесты:

  • ARC — на логическое рассуждение,
  • RULER — на память и работу с длинным контекстом,
  • HH-RLHF и AdvBench — на этические нормы,
  • TRAIT — на анализ «личностного стиля».

Результаты оказались любопытными: чем больше в обучающем наборе было «интернет-мусора», тем хуже модель справлялась с задачами на рассуждение и память. Однако влияние на «этичность» и «черты личности» было неоднозначным: например, модель Llama-8B с 50% «мусора» даже показала лучшие результаты по «открытости» и «низкой тревожности».

Исследователи сделали вывод: переизбыток интернет-контента может привести к деградации моделей и призвали разработчиков тщательнее отбирать данные для обучения. Особенно сейчас, когда всё больше онлайн-текста создаётся уже самими ИИ — и это может ускорить эффект так называемого model collapse, когда модели начинают обучаться на собственных ошибках.

Учёные шутят: если так пойдёт и дальше, возможно, придётся вернуться к книгам — хотя бы ради того, чтобы «накормить» модели чем-то действительно качественным.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru