Потеряли старый номер? Его могут использовать для краж на маркетплейсе

Потеряли старый номер? Его могут использовать для краж на маркетплейсе

Потеряли старый номер? Его могут использовать для краж на маркетплейсе

В МВД рассказали о новой схеме кражи денег через маркетплейсы — преступники покупают товары в рассрочку с аккаунтов, к которым получают доступ через неиспользуемые телефонные номера.

Как пояснили ТАСС в пресс-центре ведомства, всё начинается с того, что мошенник приобретает номер, который раньше принадлежал другому человеку, но больше не используется.

Если этот номер был привязан к аккаунту на маркетплейсе, злоумышленник может пройти верификацию и войти в профиль настоящего владельца.

После этого он оформляет покупки в рассрочку, используя банковскую карту, сохранённую в аккаунте. Деньги списываются с карты реального владельца, а товар уходит мошеннику.

В МВД отметили, что подобные схемы становятся всё более распространёнными. Чтобы защитить себя, эксперты советуют удалять привязки старых номеров при смене сим-карты и не хранить данные банковских карт в приложениях маркетплейсов.

Напомним, на днях мы рассказывали, по каким признакам можно узнать мошенника. Их, как правило, выдают три характерных признака: упор на срочность, использование чужих номеров и наличие артефактов в голосе.

В этом месяце мы также предупреждали о рассылке видео с вредоносом для кражи денег из онлайн-банков. Схема выглядит правдоподобно: пользователь получает сообщение якобы от знакомого — с URL на видео.

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