Мошенники маскируются под налоговую службу и крадут аккаунты Госуслуг

Мошенники маскируются под налоговую службу и крадут аккаунты Госуслуг

Мошенники маскируются под налоговую службу и крадут аккаунты Госуслуг

На фоне массовых рассылок уведомлений и напоминаний об уплате налогов перед 1 декабря активизировались злоумышленники, выдающие себя за сотрудников налоговых органов. Их цель — получить доступ к аккаунтам на Госуслугах и завладеть персональными данными граждан.

Как сообщает телеграм-канал «Лапша-медиа», в своих схемах мошенники используют разные поводы для контакта с жертвами:

  • неуплаченные налоги;
  • налоговые задолженности;
  • непредоставление документов;
  • необходимость подачи декларации.

Связаться с потенциальными жертвами аферисты могут через мессенджеры или электронную почту. Они представляются инспекторами и предлагают записаться на приём в налоговую или лично явиться для «решения проблемы».

Главная цель злоумышленников — получить одноразовые коды для входа на Госуслуги или авторизации в других сервисах, включая онлайн-банки. В некоторых случаях мошенники убеждают перейти по вредоносной ссылке или установить приложение.

Иногда жертвам отправляют ссылку для «заполнения налоговой декларации». На деле она ведёт на фишинговый сайт, куда введённые данные попадают напрямую к злоумышленникам.

В «Лапша-медиа» напоминают: официальные органы, включая налоговую службу, никогда не просят сообщать коды авторизации и не предлагают устанавливать приложения по ссылке. Проверить информацию можно только на Госуслугах, на официальном сайте ФНС или по телефону горячей линии 8-800-222-22-22.

Похожие схемы мошенники использовали весной, когда поводом для обращения служили «налоговые вычеты».

ИИ научился выявлять депрессию по голосовым сообщениям в WhatsApp

Учёные показали, что депрессию можно распознать буквально «по голосу» — и для этого не нужны ни долгие опросники, ни визит к врачу. Достаточно короткого голосового сообщения в WhatsApp (принадлежит Meta, признанной экстремистской и запрещенной в России).

Исследователи из Медицинской школы Санта-Каса-де-Сан-Паулу и компании Infinity Doctors разработали медицинскую языковую модель, которая с высокой точностью определяет наличие депрессивного расстройства по аудиосообщениям.

Результаты работы опубликованы 21 января 2026 года в открытом журнале PLOS Mental Health.

В эксперименте модель анализировала короткие голосовые сообщения, где участники просто рассказывали, как прошла их неделя. И результат оказался неожиданным: у женщин с диагностированной депрессией точность распознавания превысила 91%.

Это один из лучших показателей среди подобных исследований, особенно с учётом того, что речь идёт о бытовых сообщениях, а не специально записанных медицинских интервью.

Для обучения и тестирования использовались два набора данных с WhatsApp-аудио от носителей португальского. В них вошли записи пациентов с подтверждённым диагнозом «большое депрессивное расстройство» и контрольной группы без депрессии.

Часть сообщений была максимально простой — участникам предлагали досчитать от одного до десяти, другая часть — более естественной: свободный рассказ о прошедшей неделе.

Лучше всего модель справлялась именно со «спонтанной речью». У мужчин точность в этом же сценарии оказалась ниже — около 75%, что авторы связывают с меньшим числом мужских голосов в обучающей выборке и возможными различиями в речевых паттернах. При анализе простого счёта до десяти разница между полами почти исчезала: точность составляла около 80% у женщин и чуть меньше у мужчин.

По словам авторов, модель улавливает тонкие акустические признаки — темп речи, интонации, паузы, — которые сложно заметить человеку, но хорошо видит машинное обучение. И главное — всё это происходит в привычном для людей формате повседневного общения.

Исследователи считают, что при дальнейшем развитии технология может лечь в основу недорогих и удобных инструментов раннего скрининга депрессии, не требующих сложных процедур и не нарушающих повседневные привычки пользователей.

Как отметил старший автор исследования Лукас Маркес, «незаметные акустические особенности обычных голосовых сообщений могут с неожиданной точностью указывать на депрессивные состояния».

Напомним, в недавнем исследовании метаданные WhatsApp показали: мы плохо понимаем, как ведём себя в чатах.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru