А в Америке свиней разделывают! ФБР — о мошенниках в соцсетях

Мошенничество с криптовалютами стало серьёзной проблемой в LinkedIn, заявил агент ФБР Шон Рэган.

Специфика явления схожа с криптомошенничеством на других платформах:

  • Пользователю пишет неизвестный, и через некоторое время беседа сводится к теме коинов, после чего инициатор диалога утверждает, что поможет заработать большие деньги;
  • Жертва переходит на инвестиционный портал и переводит средства;
  • Спустя несколько недель злоумышленник заставляет собеседника переводить деньги уже на подконтрольный ему сайт. И пропадает вместе с ними.

Эта схема называется The Pig-Butchering Scam («Разделка свиньи»). Подразумевается «откармливание» жертвы обещаниями лёгких денег.

Чтобы не попасть в такую ситуацию, LinkedIn рекомендует пользователям сообщать о любых подозрительных действиях на платформе. Ещё лучше прямо указать на предположительного мошенника.

21 июня, 2022

Подписаться на новости BIS Journal / Медиа группы Авангард

Подписаться
Введите ваш E-mail

Отправляя данную форму вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности персональных данных

18.03.2026
«Против многоступенчатых атак нужны зрелые процессы»
18.03.2026
«Сбер» представил новый антидроп-сервис
18.03.2026
На бумаге — обслуживание есть, на практике — решает комплаенс
18.03.2026
«Павел Дуров что-то придумает для обхода блокировок»
18.03.2026
Минцифры упростит сбор биометрии для ряда категорий граждан
18.03.2026
В ходе операции «Синергия III» Интерпол сотрудничал с частным сектором
17.03.2026
Скам-комбо: встроенный VPN, анонимный номер, блокировка гаджета
17.03.2026
Поддержка «суверенного» ИИ: участие в госзакупках, налоговые вычеты и льготные кредиты
17.03.2026
Григоренко: Критерием качества выступают конкретные результаты для граждан и бизнеса
17.03.2026
MWS: Отечественный ИТ-рынок закроет год на отметке 4443,2 млрд рублей

Стать автором BIS Journal

Поля, обозначенные звездочкой, обязательные для заполнения!

Отправляя данную форму вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности персональных данных