На теневом рынке образовался дефицит анонимных сим-карт

На теневом рынке образовался дефицит анонимных сим-карт

На теневом рынке образовался дефицит анонимных сим-карт

Ужесточение правил в сфере связи, включая уголовную ответственность за деятельность дропов и ограничения на количество сим-карт, резко сократило предложение анонимных номеров на рынке. Их стало значительно меньше, а стоимость заметно выросла, что подтверждают данные операторов и правоохранительных органов.

Как сообщают «Известия», главным источником анонимных сим-карт остаются сотрудники салонов сотовой связи. Такие карты оформляются по фотографии паспорта без проверки подлинности документа.

При продаже крупных партий используются и более грубые схемы — оформление на так называемых фантомов. Именно так действовала группа, задержанная в Ленинградской области: её участники реализовали 32,5 тыс. сим-карт. Организатором оказался директор мультибрендового салона связи во Всеволожске. Эти сим-карты применялись как минимум для 15 тыс. мошеннических звонков.

Однако доказать умысел недобросовестных сотрудников розницы удаётся нечасто. Обычно они объясняют свои действия желанием продемонстрировать высокие показатели продаж. В результате чаще всего их привлекают к административной ответственности. Так, в Татарстане работник одного из салонов был оштрафован на 30 тыс. рублей по статье 13.29 КоАП РФ за продажу более 130 сим-карт.

«Сотрудники операторов и салонов связи могут проходить идентификацию и выпускать „предзарегистрированные“ сим-карты, а также активировать их через внутренние каналы», — пояснил адвокат, управляющий партнёр AVG Legal Алексей Гавришев.

Кроме того, недобросовестные работники могут передавать третьим лицам персональные данные или биллинг абонентов в корыстных целях. Такие действия подпадают под статью 138 УК РФ (нарушение тайны связи).

По словам Алексея Гавришева, у операторов действуют внутренние регламенты KYC (Know Your Customer — «знай своего клиента»), антифрод-системы и механизмы разграничения доступа к бизнес-приложениям, включая CRM и HLR, где хранятся данные абонентов.

Для борьбы с нарушениями применяются меры контроля дилеров и «тайные покупатели». Их работа часто координируется с полицией, что позволяет выявлять как массовые махинации, так и единичные злоупотребления. Тем не менее человеческий фактор остаётся главным слабым звеном.

По мнению эксперта, сокращение доступности российских анонимных сим-карт вынуждает преступников переключаться на зарубежные сим-карты, работающие в роуминге, а также активнее использовать SIP/VoIP-технологии с подменой номеров и каналы межмашинного взаимодействия.

97% компаний в России внедряют ИИ, но 54% не видят его ценности

UserGate изучила, как российские компании внедряют инструменты на базе ИИ и что мешает делать это быстрее. Опрос прошёл в январе 2026 года, в нём участвовали 335 топ-менеджеров компаний с выручкой от 100 млн рублей в год. Картина получилась довольно показательная: 97% компаний уже используют ИИ, тестируют его в пилотах или собираются внедрять в ближайшее время.

То есть искусственный интеллект из разряда «модного тренда» окончательно перешёл в категорию рабочих инструментов.

Чаще всего ИИ применяют для вполне прикладных задач. На первом месте — генерация отчётов и аналитики (42%). Далее идут оптимизация сетевой инфраструктуры (38%), анализ больших массивов логов (37%), ускорение расследований инцидентов (35%) и повышение эффективности Help Desk (32%).

Иными словами, бизнес в первую очередь использует ИИ там, где он помогает сэкономить время и ресурсы или усилить функции безопасности.

Интересно, что приоритеты зависят от масштаба компании. В корпоративном сегменте более 60% респондентов указали анализ больших логов как ключевое направление — что логично при объёмах данных в крупных ИТ-ландшафтах. В среднем бизнесе на первый план выходит оптимизация сетевой инфраструктуры (45%).

При этом 7% компаний пока вообще не рассматривают внедрение ИИ. Главные причины — неясная ценность технологии (54%) и неопределённость рисков (38%). Также среди барьеров называют отсутствие чёткого распределения ответственности (29%), ограниченные бюджеты (29%) и нехватку экспертизы (17%). По сути, речь идёт не столько о скепсисе, сколько о нехватке понимания, как именно внедрять ИИ и как управлять связанными с ним рисками.

Отдельно респондентов спросили, какие технологии окажут наибольшее влияние на кибербезопасность в ближайшие 12 месяцев. Лидером стали ИИ и машинное обучение — их назвали около половины представителей коммерческого и государственного сегментов. Даже те компании, которые пока осторожничают с практическим внедрением, всё равно рассматривают машинное обучение как ключевой фактор трансформации ИБ в среднесрочной перспективе.

Как отмечает руководитель отдела стратегической аналитики UserGate Юлия Косова, бизнес уже активно использует ИИ в операционных и защитных сценариях, но ожидания рынка зачастую опережают текущую практику. Дальнейший эффект, по её словам, будет зависеть от зрелости процессов, качества данных и способности управлять рисками.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru