От дипфейков до автоматического подбора паролей: как искусственный интеллект меняет правила кибербезопасности в финансовом секторе

Добавьте Finance.ua в избранные источники Google

Искусственный интеллект стремительно меняет облик современного финансового рынка, открывая новые горизонты для автоматизации бизнеса и повышения качества обслуживания клиентов.

Однако параллельно с инновациями технологии генеративного ИИ стали мощным оружием в руках киберпреступников.

В рамках ежегодной конференции FinRetail-2026 подробный анализ этого противостояния и ключевых угроз цифровой эпохи представила руководитель EMA Academy и Школы Кибербезопасности Ассоциации ЕМА Раиса Федоровская. В своем докладе на тему «ИИ: возможности, угрозы, кибербезопасность» эксперт раскрыла современные сценарии ИИ-мошенничества, эволюцию вредоносного программного обеспечения и новые методы взлома учетных записей.

Общий ландшафт: дипфейки и синтетический контент в цифрах

Сегодня искусственный интеллект позволяет с высокой точностью генерировать изображения, аудио и видео, активно применяемые для манипуляций и социальной инженерии.

Согласно приведенной статистике, около 43% всех выявленных попыток мошенничества в финансовом секторе уже содержат ИИ-компонент, а 38% потерь дохода банков связывают именно с ИИ-атаками. Попытка deepfake-мошенничества в мире происходит в среднем каждые 5 минут, а точность распознавания высококачественных дипфейков рядовым человеком составляет всего 24,5%.

Место для вашей рекламы

«Мы подходим к грани, когда человеческий глаз уже не способен отличить фейк от реальности. По прогнозам Gartner, до конца 2026 года 30% предприятий вообще перестанут считать идентификацию лица надежным способом верификации», — подчеркнула Раиса Федоровская.

Схема CEO Fraud: имперсонация руководителей и должностных лиц

Один из самых опасных сценариев — использование дипфейков во время видеозвонков в Zoom, Teams или мессенджерах от имени топ-менеджеров, партнеров или государственных чиновников (схема CEO Fraud / Fake Boss).

Попытки обхода биометрической идентификации и Liveness-проверок

Мошенники научились обходить системы Liveness (проверку «живого человека») во время дистанционного онлайн-онбординга в банках и микрофинансовых организациях, чтобы оформлять кредиты на чужие или вымышленные имена.

Для этого применяется техника morphing — наложение и трансформация антропометрических признаков (формы лица, глаз, носа). Это позволяет искусственно приблизить внешность злоумышленника к фотографии в похищенном паспорте и успешно пройти верификацию.

Deepfake во время удаленного найма и собеседований

Возрастающим риском для IT- и финтех-компаний стал «фейковый наем». Злоумышленники создают дипфейк-кандидатов, проходящих собеседование в режиме реального времени, получающих офер и проходящих онбординг.

Цель такого найма — получение доступа к внутренним системам компаний, базе данных, репозиториям кода или осуществлению политически/финансово мотивированных атак.

По данным Pindrop (США), более трети кандидатов в некоторых секторах оказывались фейковыми.
Прогноз свидетельствует, что к 2028 году каждый 4-й кандидат на удаленную работу может оказаться искусственно сгенерированным аватаром.

Инвестиционное мошенничество и псевдо-розыгрыши

Наибольший финансовый ущерб розничным клиентам наносит реклама с известными людьми (Илон Маск, Мартин Льюис, политики, религиозные деятели), созданная с помощью генеративного видео и аудио.

Схема действует в 5 этапов: от рекламы с дипфейком до перехода на фальшивую платформу, общение с «персональным менеджером», блокирование вывода денег и повторного обмана под видом «возвращение утраченного юристами».

Модифицированные и поддельные документы

Генеративный ИИ превратил создание фальшивых документов из «ручной работы» в масштабируемый конвейер. С помощью ИИ подрабатывают ID-карты, удостоверения, чеки, счета-фактуры для:

Страховое мошенничество;
Дистанционного банковского онбординга;
Имперсонации правоохранителей и банковских работников.

По данным AppZen, в 2026 году 70,8% мошеннических документов были созданы или модифицированы с помощью ИИ.

Клонирование и синтез голоса: аудиофейки в действиях

Для клонирования голоса конкретного человека злоумышленникам достаточно всего за 3 секунды для открытия записи языка (из видео в соцсетях, публичных выступлений или голосовых сообщений).

Ключевые показатели угроз:

+149% — рост синтетических голосовых атак в банковском секторе;
40% людей готовы перевести деньги, если услышат просьбу о помощи клонированным голосом коллеги или родственника;
Каждый 4-й взрослый уже лично сталкивался с ИИ-голосовым мошенничеством.

Основные сценарии варьируются от схем «Родственник в беде» / «Fake Boss» до обхода голосовой биометрии в банках и создания ИИ-голосовых ботов для мошеннических call-центров.

Эволюция взлома паролей: ИИ как предсказатель

Вместо классического математического перебора паролей искусственный интеллект перешел к прогнозированию и сужению пространства поиска. Модели изучают паттерны создания паролей людьми и генерируют наиболее вероятные варианты.

Эволюция моделей: От PassTrans (2022) и PassGPT (2023) до PassLLM (2025) и GenAI workflows (2026).
Современные LLM учитывают персональную информацию жертвы и краденные базы данных, сокращая количество необходимых попыток для взлома на десятки процентов.

«Главное изменение состоит в том, что ИИ не „угадывает“ пароль — он учится предусматривать, как именно человек его создал. Так что традиционные правила составления паролей больше не гарантируют безопасности», — подытожила Раиса Федоровская. Как видно из выступления спикера, эта тема высветила четкий тренд: безопасность финансовых учреждений и их клиентов требует отхода от устаревших методов идентификации (простая биометрия лица, голоса или статические пароли). Финансовый сектор должен внедрять многоуровневую защиту, поведенческую аналитику и специализированные ИИ инструменты для выявления дипфейков в режиме реального времени.