ФНС увидит, с какого устройства переводили цифровые рубли

ФНС увидит, с какого устройства переводили цифровые рубли

ФНС увидит, с какого устройства переводили цифровые рубли

ФНС сможет запрашивать не только сумму и получателя платежа в цифровых рублях, но и его технический след. В выписки попадут IP- и MAC-адреса, номер телефона, данные сим-карты или другой идентификатор устройства. Новые правила заработают не ранее 1 июля 2027 года.

Кроме цифрового хвоста, выписка будет содержать время и назначение платежа, а также сведения об отправителе и получателе, сообщают «Известия».

Это позволит сопоставлять разные счета и выяснять, например, не управлялись ли несколько формально независимых кошельков с одного смартфона.

Но налоговый Большой брат не будет автоматически заглядывать в каждую покупку. По пояснению ФНС, данные о счетах физлиц станут запрашивать примерно по тем же правилам, что и сведения из обычных банков.

Основанием могут стать взыскание задолженности, налоговая проверка или запрос документов, а в ряде случаев потребуется согласие руководителя вышестоящего органа.

Технические сведения помогут искать скрытые доходы, фиктивные сделки, чужие кошельки и цепочки связанных переводов. Если поступления на цифровой счёт сильно разойдутся с задекларированными доходами, у налоговой могут возникнуть дополнительные вопросы. Доказанная неуплата грозит доначислениями, пенями и штрафами.

При этом один IP-адрес ещё не превращает человека в нарушителя. Им могут пользоваться сотрудники офиса, посетители кафе или абоненты одного оператора. Телефон бывает семейным, сим-карту можно переоформить, MAC-адрес — изменить, а доступ к кошельку способен получить мошенник.

Поэтому технический след должен рассматриваться вместе со временем операций, аутентификацией, геолокацией и характером платежей.

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