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

01.04.2026
В SentinelOne раскрыли, как хакеры обходят корпоративные системы идентификации
31.03.2026
Telegram теряет охваты, но помнит о кибербезопасности
31.03.2026
Хакеры украли данные ЕК в результате взлома платформы AWS
31.03.2026
Предложение: За дипфейки — до семи лет заключения
31.03.2026
Минцифры формализует переписку между гражданами, бизнесом и госорганами
31.03.2026
Новый закон усилит идентификацию клиентов банков
31.03.2026
Киберполигон Ampire позволит проводить киберучения в защищенной независимой среде
31.03.2026
Крупный заказчик защитил каналы связи между ЦОДами с помощью СКЗИ «Квазар»
31.03.2026
Более 700 специалистов приняло участие в конференции «АВИАЦИФРА ’2026»
31.03.2026
Названы первые номинанты премии «Приоритет: Цифра — 2026»

Стать автором BIS Journal

Поля, обозначенные звездочкой, обязательные для заполнения!

Отправляя данную форму вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности персональных данных