В игровых Telegram-чатах нашли 12 схем скама, нацеленного на подростков

В игровых Telegram-чатах нашли 12 схем скама, нацеленного на подростков

В игровых Telegram-чатах нашли 12 схем скама, нацеленного на подростков

Специалисты F6 проанализировали мошеннические схемы, которые расставлены в популярных чатах и телеграм-каналах про компьютерные игры — тех самых, где ежедневно сидят десятки и сотни тысяч подростков. Аналитики нашли сразу 12 видов скама, нацеленного на кражу денег, угон аккаунтов и вовлечение детей в сомнительные — а порой и откровенно преступные — действия.

Специалисты департамента Digital Risk Protection изучали комментарии под постами в игровых каналах и обнаружили целую мошенническую экосистему.

Злоумышленники расставляют приманки с помощью ботов: фейковые профили обещают баснословные доходы, присылают ссылки на инвестсхемы, онлайн-казино, «задания за деньги», «горячие видео» или выгодные предложения по покупке игровой валюты и скинов.

Подростки — идеальная аудитория для таких атак: они постоянно в Сети, доверчивы и легко реагируют на эмоциональные триггеры вроде подарков, бонусов и обещаний «быстрого заработка».

 

12 схем: восемь — про деньги, две — про угон аккаунтов, две — про криминал. F6 выделила три главных направления атак:

  • скам для выманивания денег;
  • фишинг и угон аккаунтов в играх и мессенджерах;
  • вовлечение подростков в незаконные операции, например продажу банковских карт.

 

Среди самых опасных:

  • инвестскам с ботами под видом «красивых девушек»;
  • рискованные «задания за деньги», которые заканчиваются тем, что подросток отправляет мошенникам крупные суммы;
  • «медовые ловушки» с контентом 18+, где преступники используют шантаж;
  • продажа игровой валюты и аккаунтов со 100% шансом остаться ни с деньгами, ни с товаром;
  • угон Telegram- и игровых аккаунтов через поддельные «подарки» и «стримерские конкурсы»;
  • скупка банковских и «Пушкинских» карт, где преступники пытаются вовлечь подростков в финансовые правонарушения.

 

Злоумышленники активно пользуются ботами и ИИ, чтобы массово распространять приманки. При этом администраторы чатов стараются противодействовать: применяют собственные инструменты фильтрации, блокировки и мониторинга.

«Мошенники могут появиться в любом тематическом канале — неважно, сколько там подписчиков. Бороться с ними сложно, и в этой гонке ИИ зачастую работает на тёмную сторону. Но инструменты защиты тоже развиваются», — отмечает аналитик CERT F6 Анастасия Князева.

13 слов против ИИ: Reddit и Wikipedia стали оружием против нейросетей

Исследователи из Cornell Tech обнаружили неприятную проблему у современных ИИ-агентов для глубокого поиска и анализа информации. Оказалось, что для обмана таких систем иногда достаточно добавить всего несколько слов в популярную тему на Reddit или внести небольшую правку в статью Wikipedia.

Речь идет о так называемых агентах углублённого исследования — системах вроде ChatGPT Deep Research, Google Gemini и других инструментов, которые самостоятельно ищут информацию в интернете, анализируют десятки источников и формируют подробные отчеты со ссылками.

Проблема в том, что такие ИИ активно используют пользовательский контент. По данным исследования, от 17% до 23% всех источников, на которые опираются подобные системы, приходится на Reddit, Wikipedia, форумы, Quora и другие площадки с открытым редактированием. Причем Reddit оказался главным поставщиком такой информации.

Этим и решили воспользоваться злоумышленники. Исследователи описали атаку под названием WARP (Web Agent Retrieval Poisoning). Схема проста: сначала мошенник находит популярную тему, которая часто попадает в результаты поиска ИИ. Затем он добавляет туда рекламную или ложную информацию, замаскированную под обычный пользовательский комментарий.

 

После индексации поисковиками этот фрагмент начинает попадать в выборку ИИ-агентов и воспринимается ими как достоверный источник.

Самое неприятное, что для атаки не нужно взламывать нейросеть, серверы разработчика или базы данных. Достаточно отредактировать общедоступную страницу.

В ходе экспериментов даже короткая вставка примерно из 13 слов приводила к тому, что фейковые рекомендации появлялись в ответах ИИ в 38–51% случаев. А если вредоносный текст добавлялся в несколько источников одновременно, эффективность атаки становилась еще выше.

Исследователи приводят показательные примеры. Так, вымышленная криптовалюта BananaCoin неожиданно начала фигурировать в инвестиционных рекомендациях наряду с Bitcoin и Ethereum. Несуществующее приложение знакомств SilverPath оказалось лучшим сервисом для разведенных мужчин старше 50 лет. А фейковый сервис CancelEase ИИ советовал для отмены подписки Xfinity.

Эксперты предупреждают: проблема носит системный характер. Пока ИИ доверяет информации из открытого интернета и использует её как доказательство в своих ответах, злоумышленники могут манипулировать результатами практически без технических навыков.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru