мошенничество.

Как знакомый знакомого сделал 1,5 млн рублей на фейковых клиентах банка

Пример сгенерированного "котоклиента"

продолжить чтение

oosmetrics.com — когда публикация на строннем сайте может навредить вашему проекту

С момента моей первой публикации о QuickSwitch - моем проекте для улучшения файловых диалогов прошло уже достаточно времени. За это время проект обрел своих пользователей даже без моих постов на Habr, как я планировал прежде. Благодаря его плавному росту о нем узнала некая организация oosmetrics, которая прислала мне занимательное письмо:

продолжить чтение

Мы наняли дипфейк: как фальшивый кандидат прошёл все этапы собеседования

Компаниям, выходящим на экспортные рынки, часто сложно найти менеджеров по продажам, владеющих иностранными языками. Одно из решений — привлекать иностранцев. Например, в странах Африки много молодых людей, которые, имея два родных языка, прекрасно владеют ещё и английским.Год назад я «с нуля» собирал отдел международных продаж. Требования к кандидатам были простыми: свободный английский, стрессоустойчивость, работоспособность и позитивный настрой. Отбор сделали многоэтапным.

продолжить чтение

МВД обсуждает меры борьбы со страховыми мошенниками: единую базу, доступ к камерам и конфискацию авто

продолжить чтение

Дипфейки бьют по кошелькам: Smart Engines представила «Шерлока 3о» против мошенничества со сгенерированными документами

Smart Engines представила первое комплексное решение для выявления дипфейков документов — «Шерлок 3о». Система детектирует поддельные изображения, созданные с помощью современных генеративных моделей, включая NanoBanana, ChatGPT, Grok, Qwen, Midjourney, Stable Diffusion, Flux и еще 20 других. Технология ориентирована на компании, которые обязаны проводить идентификацию клиентов и противодействовать мошенничеству в соответствии с регуляторными требованиями. Обновленное решение проверяет документы на подлинность по 600 признакам и используется в банках и МФО — организациях, наиболее подверженных подобным атакам.

продолжить чтение

Житель Северной Каролины признал себя виновным в мошенничестве с потоковой передачей музыки при помощи ИИ и ботов

Музыкант из города Корнелиус, штат Северная Каролина, 54-летний Майкл Смит признал вину за участие в мошеннической схеме против музыкальных стриминговых платформ для получения авторских отчислений, сообщило Министерство юстиции США. Обвиняемый сгенерировал сотни тысяч песен при помощи искусственного интеллекта и использовал ботов для накрутки миллиардов прослушиваний.

продолжить чтение

Интерпол: ИИ оказался эффективным инструментом киберпреступников

Согласно последним оценкам Интерпола, финансовые мошеннические схемы, осуществляемые с помощью искусственного интеллекта, оказались в 4,5 раза прибыльнее обычных. Ведомство заявило, что ИИ «значительно повышает как эффективность, так и результативность», делая каждое взаимодействие с мошенником более убедительным и повышая вероятность дальнейшего роста популярности таких схем.

продолжить чтение

Norton внедрил детектор мошенничества Genie в ChatGPT

Компания Norton запустила инструмент обнаружения мошенничества на основе искусственного интеллекта Norton Genie. Он заработал в ChatGPT. 

продолжить чтение

В 2025 году Банк России выявил более 5,7 тыс. нелегальных участников финрынка в интернете

В 2025 году Банк России выявил

продолжить чтение

Цена ошибки: почему антифрод-системы блокируют ваши покупки, но пропускают мошенников на миллиарды

Почему ваша банковская карта может быть заблокирована, когда вы покупаете кофе в другом городе, хотя мошенники умудряются отмывать миллиарды? В этой статье мы подробно рассмотрим, как работают системы защиты от мошенничества, объясним, что такое компромисс между прецизионностью (точностью) и полнотой на понятном примере, проанализируем потерю $3,1 миллиарда у TD Bank и поговорим о том, как банки и киберзлоумышленники соревнуются, используя Adversarial AI (враждебный искусственный интеллект).

продолжить чтение