Российским телеграм-каналам открыли вывод TON за рекламу, но есть нюанс

Российским телеграм-каналам открыли вывод TON за рекламу, но есть нюанс

Российским телеграм-каналам открыли вывод TON за рекламу, но есть нюанс

Владельцы российских телеграм-каналов наконец получили возможность вывести заработанное на рекламе вознаграждение в криптовалюте TON через платформу Fragment. Кнопка работает, деньги вроде выводятся, но путь к ним похож на мини-квест.

«Код Дурова» описывает схему следующим образом. В статистике канала нужно открыть вкладку «Монетизация» и нажать «Получить на Fragment». Telegram покажет доступный баланс в TON, примерную сумму в долларах, а заодно напомнит про Telegram Stars (их предлагают вывести отдельно или пустить на рекламу).

Дальше пользователя перебрасывает на Fragment, где нужно аутентифицироваться и подключить TON-кошелёк. И вот тут кроется этот самый нюанс: без проверки личности клиента (KYC) деньги не отдадут.

Верификацией занимается сервис Sumsub. Владельцу канала придётся загрузить документ, пройти проверку с камерой и заполнить базовые персональные данные. После успешной проверки Fragment вернёт пользователя обратно в Telegram, где для финального подтверждения транзакции потребуется ввести облачный пароль от аккаунта.

Если все круги бюрократического TON-ада пройдены, криптовалюта отправляется на подключённый кошелёк сразу.

Telegram запустил программу монетизации весной: владельцам публичных каналов от 1000 подписчиков пообещали 50% дохода от рекламных показов. Павел Дуров не раз подчёркивал, что платформа честно делится выручкой с авторами.

Но, как обычно, мелкий шрифт решает всё. Выплаты начисляются только за рекламу, которую рекламодатель оплатил в TON. Кроме того, учитываются не все показы: просмотры пользователей из России, Украины, Израиля, Палестины и Германии в монетизацию не попадают.

Подпишитесь на новости

Злоумышленник использовал DeepSeek для атак на университеты

Злоумышленник под псевдонимом BUGSTER использовал DeepSeek V4 как помощника для разведки, написания скриптов и подготовки атак на организации в Индии. Среди целей были университеты. В одном из подтверждённых взломов он похитил базу с более чем 5200 записями, включая персональные данные студентов.

Операцию разобрали исследователи из Unit 42. По их оценке, оператор пользовался простыми инструментами и заметно зависел от сгенерированных ИИ материалов, но это не помешало ему добиться результата.

BUGSTER связал DeepSeek с фреймворком Hermes Agent, а Cursor использовал как дополнительный инструмент разработки. Исследователи обнаружили конфигурации с отключёнными ограничениями безопасности.


В одной атаке ИИ помогал составлять разведывательные отчёты и готовить перебор паролей к университетскому сайту. Инструмент отметил одну учётную запись WordPress как действительную. В отдельном эпизоде злоумышленник получил доступ к базе MongoDB и выгрузил тысячи записей.

Аппетиты университетами не ограничились: оператор настраивал специализированных ботов для консультаций по VoIP-мошенничеству, занимался подбором паролей от Wi-Fi и разведкой крупных держателей криптовалюты.


Главный вывод Unit 42: ИИ снижает порог входа в разные виды киберпреступности. Для ущерба уже не обязательно быть сильным специалистом во всех задействованных областях, часть недостающих знаний можно получить в чате.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru