Мошенники используют нейросети для обмана хозяев потерявшихся животных

Мошенники используют нейросети для обмана хозяев потерявшихся животных

Мошенники используют нейросети для обмана хозяев потерявшихся животных

Если питомец пропал, стоит быть особенно осторожным. Аферисты освоили новую схему: они создают с помощью искусственного интеллекта изображения якобы найденных животных, а затем требуют деньги за их возвращение.

О новой уловке рассказал РИАМО руководитель Волонтёрского корпуса Богородского городского округа Максим Зотов.

Владельцу пропавшего питомца присылают фотографию, очень похожую на его животное, и уверяют, что готовы вернуть его. Но перед встречей просят перевести вознаграждение. После получения денег мошенники просто исчезают.

Главное оружие злоумышленников — давление на эмоции. Они убеждают, что времени почти нет, требуют принять решение немедленно и перевести деньги прямо сейчас.

Есть и другие тревожные признаки. Сгенерированные ИИ изображения нередко содержат странные детали или артефакты. Кроме того, аферисты часто используют недавно созданные телеграм-каналы или поддельные страницы приютов и волонтёрских организаций, чтобы выглядеть убедительнее.

Ещё один характерный сигнал — отказ от личной встречи. Вместо того чтобы договориться о передаче животного, мошенники настаивают исключительно на онлайн-переводе денег.

Если вам прислали фотографию якобы найденного питомца, специалисты советуют не торопиться с оплатой. Лучше попросить сделать снимок с другого ракурса, уточнить приметы животного или задать вопросы, на которые сможет ответить только человек, действительно нашедший питомца.

Нейросети всё чаще становятся инструментом социальной инженерии. И пока ИИ помогает создавать всё более правдоподобные изображения, мошенники продолжают играть на самом сильном чувстве — желании как можно быстрее вернуть домой любимого питомца.

81-88% первичных вердиктов сканеров кода оказались ложными

Количество обнаруженных в коде уязвимостей за год выросло на 70%, тогда как очередь на их разбор — лишь на 18%. Сканеры явно научились находить больше, а вот дополнительных инженеров безопасности к ним в комплекте не положили.

AppSec Solutions проанализировала обезличенные данные платформы AppSec.Hub: 4 214 кодовых баз общим объёмом около 510 млн строк и более 3,1 млн находок SAST-, SCA- и DAST-сканеров. В выборку вошли ИТ-компании, финтех и организации реального сектора.

Исследователи подчёркивают: рост числа проблем не обязательно означает, что разработчики внезапно стали писать хуже. С начала 2025 года по май 2026-го объём анализируемого кода увеличился с 333 до 510 млн строк, а количество кодовых баз — с 2 563 до 4 214. Чем больше кода подключают к проверке, тем больше находок получают, особенно на фоне массового вайбкодинга.

Настоящее узкое место начинается после сканирования. Среди ещё не исправленных находок 69% ждут вердикта инженера ИБ. Медианный срок устранения критических проблем за год вырос со 103 до 153 дней. Из уязвимостей, уже переданных разработчикам, закрывают от 12% до 50%.

При этом большая часть лавины — шум, ложными оказываются 81-88% первичных вердиктов сканеров. Доля действительно серьёзных находок High и Critical остаётся стабильной — около 23%. В OWASP Top 10 лидируют нарушения контроля доступа с долей 44%.

По данным разработчика, конвейер AppSec.Hub за полгода превратил 18,7 млн сырых срабатываний в 428 тыс. уникальных находок, а затем — в 9,4 тыс. групп задач на исправление. Поток ужался почти в две тысячи раз.

Правила и ИИ-помощник автоматически закрывают уже 58% первичного разбора. Когда помощник признаёт срабатывание ложным, на крупнейшей проверенной выборке он оказывался прав примерно в 97% случаев. Реальные уязвимости подтверждает человек.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru