Количество фейковых банков в Рунете увеличилось на 20%
С начала года число сайтов лжебанков в Рунете возросло на 20%, до 1,5 тыс. ед. По словам экспертов, тренд увеличения числа фейковых веб-ресурсов банковских учреждений сохраняется из-за роста дистанционного кредитования в условиях эпидемии. Поддельные сайты кредитных организаций используются злоумышленниками для завладения клиентскими данными.
По словам Е. Волошина из BLZONE, число фишинговых сайтов увеличивается, поскольку они являются самым простым способом заработка. В минувшем году российские компании начали переводить работников на удаленку, что привело к активизации мошенников. В нынешнем году этот тренд продолжился.
Как правило, фейковые веб-ресурсы блокируются на протяжении 10-70 часов. В отдельных случаях они могут функционировать несколько недель. По словам представителя Промсвязьбанка, чаще всего поддельные сайты кредитных организаций используются мошенниками для получения реквизитов банковских карт.
Мошеннические веб-ресурсы копируют дизайн оригинальных сайтов банковских учреждений. К примеру, число сайтов, мимикрирующих под веб-ресурс «Тинькофф», в первой четверти увеличилось втрое. Сбер выявляет фишинговые сайты с собственной символикой буквально каждый день. С начала года количество таких ресурсов увеличилось на 30%.
Проведенное «Тинькофф» исследование показало, что в минувшем году за один раз мошенники в среднем похищали у клиентов банков 13 900 руб. В годовом выражении «средний чек» уменьшился на 8%. При этом общая сумма украденных денег возросла на 70%.
Рекомендуем по теме:
У Apple и Google есть техническая возможность заблокировать все смартфоны в РФ
CommEX не смогла рассчитаться с Binance за выкупленные активы в РФ
Ведущие китайские банки свернули прием номинированных в юанях платежей из РФ
Kraft Heinz продала «Черноголовке» комбинаты детского питания
Корпоративные клиенты OpenAI получили доступ к GPT-5
Спрос на специалистов по взаимодействию с маркетплейсами увеличился в два раза
В Узбекистане появился первый «единорог»
«Авто.ру» начал оценивать состояние автомобилей с помощью нейросети