Мошенники используют ИИ для подделки фото ДТП с целью получения страховки

Мошенники используют ИИ для подделки фото ДТП с целью получения страховки

Мошенники используют ИИ для подделки фото ДТП с целью получения страховки

Киберполиция Санкт-Петербурга и Ленобласти со ссылкой на данные Росгосстраха предупреждает о появлении в рунете мошеннических сервисов по ИИ-генерации фото разбитых машин для получения выплат по ОСАГО и КАСКО.

Российские страховщики предлагают автомобилистам самостоятельно фиксировать ущерб от ДТП и подавать такие данные через интернет. Следящие за повесткой дня злоумышленники не могли упустить лишний шанс для обогащения, хотя их расценки пока либеральны.

Киберкопы северной столицы опубликовали рекомендации по добросовестному сбору доказательств страхового случая:

  • снимать ДТП с разных позиций и при хорошем освещении;
  • фотографировать не только повреждения, но также окружение (дорожные знаки, позиции автомашин);
  • лучше сделать видео, его сложнее сфальсифицировать;
  • в отснятых материалах должны присутствовать время, место, ФИО свидетелей ДТП и номера авто, засветившихся на месте происшествия;
  • оригиналы фото- и видеосъемки следует сохранить, а копии пересылать лишь через сервис страховой компании, левые предложения в соцсетях для этого не годятся.

Страховым компаниям как потенциальным жертвам подлога советуют тщательно проверять метаданные фото, запрашивать съемку с разных ракурсов, использовать средства детектирования фейков и целостности присланных файлов, а также обучать клиентов правилам фиксации ДТП и подачи заявлений.

При появлении подозрений на обман следует запустить проверку с привлечением правоохранительных органов. Что касается мошеннических фейков, российские ученые уже более двух лет ратуют за маркировку контента, создаваемого с помощью ИИ.

Ограничить использование ИИ-технологий также призывают российские парламентарии — в связи с рисками, которые усилиями экспертов осознали не только в России, но и за рубежом. Тем не менее, международному сообществу пока не удалось добиться консенсуса по вопросам урегулирования ИИ.

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