Мошенники через детей украли у россиян более 600 млн рублей

Мошенники через детей украли у россиян более 600 млн рублей

Мошенники через детей украли у россиян более 600 млн рублей

Эксперты F6 фиксируют рост числа атак на семьи, где злоумышленники действуют через детей. Только за первые шесть месяцев 2025 года в России выявлено около 3,5 тысяч случаев, когда мошенники фактически управляли действиями несовершеннолетних пользователей, чтобы получить доступ к банковским счетам их родителей.

Средний размер ущерба за это время вырос почти в два с половиной раза — с 80 до 190 тысяч рублей. Общие потери за полугодие могут превысить 600 миллионов.

Как это работает?

Чаще всего жертвами становятся дети в возрасте от 10 до 14 лет — именно они активно пользуются смартфонами и компьютерами, но при этом менее защищены от манипуляций.

Злоумышленники ищут контакт через те площадки, где подростки проводят время: онлайн-игры, соцсети, мессенджеры. С младшими детьми чаще заходят через игровые чаты — знакомятся под видом блогеров, обещают бонусы или подарки в обмен на небольшие действия.

С детьми постарше используют другую схему — представляются сотрудниками школ, госорганов, операторов связи или служб доставки. Сначала могут попросить назвать код из СМС, а потом начинают давить психологически: угрожают проблемами для родителей и требуют выполнять инструкции.

Дальше ребёнка убеждают взять у родителей телефон — пусть даже на минуту. В этот момент он может сфотографировать экран с банковскими приложениями, подсмотреть ПИН-код или переслать мошенникам скриншоты. Иногда злоумышленники заставляют ребёнка прямо войти в приложение и перевести деньги.

От простых просьб до ночных атак

Иногда схема ограничивается тем, что ребёнка просят «подсмотреть пароль». Но бывают и более изощрённые сценарии: ночью, когда родители спят, детей инструктируют приложить палец взрослого к экрану для разблокировки смартфона или банковского приложения.

Почему это опасно

Такие атаки могут продолжаться от нескольких дней до месяцев. Всё зависит от того, насколько легко ребёнок может получить доступ к данным родителей.

Эксперты отмечают, что преступники используют те же методы давления, что и при атаках на взрослых — запугивание, срочные требования, угрозы. Проблема в том, что дети не всегда понимают, что перед ними мошенники, и зачастую стесняются или боятся рассказать родителям.

Что делать

Главная защита — разговоры с детьми. Им нужно объяснять, что в интернете могут встретиться люди, которые будут просить сделать странные вещи: сообщить коды, передать телефон, войти в приложение или скрыть действия от взрослых. Чем раньше ребёнок услышит простые правила безопасности, тем меньше вероятность, что он попадётся на уловку.

ИИ экономит 11 часов в неделю, но 6 из них уходят на присмотр за ботом

Искусственный интеллект попал в неудобную статистику. Новое исследование Work AI Institute показало, что сотрудники действительно экономят время благодаря ИИ — в среднем около 11 часов в неделю. Но есть нюанс: более шести часов из этой экономии приходится тратить на проверку, исправление и контроль работы самого ИИ.

Исследование охватило 6000 офисных сотрудников из США, Великобритании и Австралии.

Опрос показал, что 75% работников заметили рост личной продуктивности после внедрения ИИ-инструментов. Однако только 13% компаний сообщили о заметном росте бизнеса благодаря этим технологиям.

 

Получается любопытный парадокс. Формально сотрудники работают быстрее, но бизнес почему-то не получает сопоставимой выгоды.

По словам профессора Калифорнийского университета Пола Леонарди, многие недооценивают объём скрытой работы, которая появляется вместе с ИИ. Нужно собирать данные, подготавливать контекст, перепроверять ответы чат-ботов, искать ошибки и дорабатывать результаты вручную.

Фактически современные сотрудники всё чаще выступают не исполнителями, а менеджерами собственных цифровых помощников.

Согласно исследованию, 37% времени взаимодействия с ИИ уходит непосредственно на работу с ботами, а ещё 36% — на применение полученных результатов в реальных задачах. Более того, 41% опрошенных признались, что не могут объяснить, каким образом ИИ пришёл к своим выводам.

Авторы приводят показательный пример. Молодой разработчик перед уходом домой интегрировал в проект тысячи строк кода, сгенерированного ИИ. После этого система перестала работать, а разбираться в причинах пришлось старшему инженеру. Сам автор изменений не смог объяснить, что именно сделал искусственный интеллект.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru