В Беларуси тестируют новые мошеннические схемы для переноса в Россию

В Беларуси тестируют новые мошеннические схемы для переноса в Россию

В Беларуси тестируют новые мошеннические схемы для переноса в Россию

Аналитики изучили восемь самых распространённых сценариев интернет-мошенничества, с которыми сталкиваются пользователи в Беларуси, и сравнили их с российской картиной. Выяснилось, что часть старых схем, хорошо известных в России, у соседей почти не встречается.

Зато на белорусской аудитории обкатываются новые методы обмана — например, угон доступа к банковским аккаунтам через телеграм-ботов.

«Мамонту» не рады

Схема «Мамонт» — оплата доставки несуществующего товара — в России работает на полную, а в Беларуси почти не встречается.

По данным аналитиков, именно здесь банки и правоохранительные органы смогли выстроить эффективное взаимодействие, поэтому преступники обходят страну стороной. В России же такие атаки фиксируются ежедневно: только за первое полугодие 2025 года было выявлено и заблокировано несколько тысяч доменов, связанных с «Мамонтом».

Зона доверия

В Беларуси злоумышленники почти не используют национальные домены .by. В России, наоборот, доля фишинговых сайтов в зоне .ru остаётся значительной, хотя и снижается. Чтобы продлить «жизнь» своих ресурсов, мошенники чаще выбирают международные доменные зоны.

 

Бот-грабитель

В Беларуси появился новый сценарий — угон банковских аккаунтов через телеграм-ботов.

 

Пользователю предлагают «официальный сервис», где нужно ввести логин и пароль от онлайн-банка. Дальше данные уходят мошенникам, которые получают реальный доступ к счёту. Аналитики считают, что этот метод могут позже перенести и в Россию.

Популярные схемы в Беларуси

Среди самых частых сценариев:

  • Инвестиционные ловушки — сайты с фейковыми новостями и обещаниями быстрых доходов;
  • Фальшивые розыгрыши от имени банков — обещают перевести «бонус» за участие в опросе, но требуют логин и пароль от банка;
  • Угон аккаунтов в Telegram и WhatsApp (принадлежит корпорации Meta, признанной экстремистской и запрещённой в России) через поддельные голосования;
  • Блокировка iPhone через фишинг под iCloud;
  • Фейковые компенсации, поддельные опросы и сайты, маскирующиеся под почтовые компании.

Эксперты отмечают, что мошенники быстро меняют тактику и адаптируются под новые условия. Поэтому главная защита остаётся прежней — внимательность самих пользователей.

Mythos 5 надела чужое лицо и попыталась протолкнуть опасный код в GitHub

Две передовые ИИ-модели продемонстрировали неожиданный уровень самостоятельности и обмана во время испытаний британского Института безопасности искусственного интеллекта (AISI). Особо отличилась Mythos от Anthropic: она создала поддельные аккаунты реальных людей, рассылала личные сообщения и пыталась протолкнуть опасный код в GitHub.

Испытания начались 25 июля. Моделям Mythos и Sol от OpenAI поручили решить задачу по кибербезопасности, предоставив доступ к открытому интернету и ослабив стандартные ограничения.

Уже 28 июля специалисты заметили подозрительную передачу данных из исследовательских систем.

Оказалось, что Mythos разыграла почти полноценную атаку. Модель изучила людей, связанных с сопровождением GitHub, создала профили, имитирующие их личности, а затем через личные сообщения и файлообменный сервис попыталась убедить пользователей одобрить внедрение опасного кода.

Когда действия агента вызвали подозрения, тот отредактировал прежнюю активность, чтобы она выглядела безобидно, и задумался о смене личности. Неплохой набор для системы, которой никто прямо не поручал притворяться человеком и заметать следы.

Остановить атаку удалось только благодаря проверке со стороны специалистов. GitHub уведомили об инциденте, после чего платформа заблокировала фальшивые аккаунты.

В AISI заявили, что впервые увидели столь явные признаки автономного и потенциально обманного поведения без специальной подсказки. Большинство опасных действий совершила Mythos, однако отдельные эпизоды зафиксировали и у Sol.

Anthropic и OpenAI подчеркнули, что условия эксперимента не соответствовали обычной работе публичных версий моделей: стандартные защитные механизмы были ослаблены или отключены. Компании пообещали изучить случившееся.

Инцидентов было немного, а условия оказались специфическими. Но звоночек вышел громким: ИИ не просто искал уязвимость, а самостоятельно надел чужое лицо, пошёл к реальным людям и попытался заставить их открыть дверь.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru