«А мне отдайте ваших несчастных, ваших бедняков». Хакеры крадут пособия по безработице у американцев

Потери уже составили 400 млрд долларов. Это почти половина от всех выплат, которые были назначены безработным гражданам США.

Обычно злоумышленники выдают себя за заявителя с помощью украденных или выманенных персональных данных и присваивают средства, отведённые на пособие.

Известно, что не менее 70% украденных таким образом денег впоследствии оказались за пределами США —утекли в руки преступных группировок Китая, Нигерии и России. В связи с чем ИБ-эксперты завили, что это уже не просто мошенничество, а вопрос нацбезопасности. Минфин США этот тезис пока никак не прокомментировал.

По состоянию на май общее количество получающих пособие по безработице в США составляло более 3,7 млн человек. До пандемии их было не более 300 тыс. То есть в «доковидную» эру эти выплаты не привлекали внимание хакеров, поскольку они не считали это прибыльной целью.

11 июня, 2021

Подписаться на новости BIS Journal / Медиа группы Авангард

Подписаться
Введите ваш E-mail

Отправляя данную форму вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности персональных данных

18.04.2024
У нас есть GitHub дома. Вместо нацрепозитория готовое решение от вендора?
18.04.2024
Минэк создаст профильную комиссию по ИИ-расследованиям
18.04.2024
Видеоидентификация клиентов банков уже в этом году?
18.04.2024
Дано: смартфон. Форма: «Аквариус». Суть: «Лаборатория Касперского»
18.04.2024
Члены АБД утвердили отраслевой стандарт защиты данных
17.04.2024
ФСТЭК будет аттестовать не готовое ПО, а процесс его разработки
17.04.2024
Китайцы используют карты «Мир» для бизнес-платежей
17.04.2024
Хакеры вернулись к вербовке «народных» роутеров
17.04.2024
В 2023 году российские вендоры продали решений и услуг на 3,1 трлн рублей
17.04.2024
Антифрод-ИИ-платформа «Сбера» сводит на нет практически все попытки скамеров

Стать автором BIS Journal

Поля, обозначенные звездочкой, обязательные для заполнения!

Отправляя данную форму вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности персональных данных