До обновления функции защиты от мошенничества были разбросаны по разным частям продукта: отдельно — проверка утечек данных, отдельно — менеджер паролей, отдельно — поведенческий монитор System Watcher, отслеживающий подозрительную активность в реальном времени. С 17 июля все эти механизмы сведены в единый визуальный блок Scam Protection внутри приложений для Windows и macOS — пользователю больше не нужно самостоятельно разбираться, какой из нескольких модулей отвечает за конкретный тип угрозы.
Помимо интерфейсных изменений, ключевое технологическое обновление — усиленная роль ИИ- и ML-моделей непосредственно в детекции: вместо статичных баз сигнатур известных мошеннических схем система анализирует поведенческие паттерны и распознаёт новые виды атак по косвенным признакам, включая нетипичные запросы доступа и структуру подозрительных сообщений.
Поводом для обновления послужил внутренний глобальный опрос «Лаборатории Касперского»: за последний год с той или иной формой мошенничества столкнулись 56% пользователей интернета, а 45% сообщили, что стали жертвами атак непосредственно на свои устройства, аккаунты или данные. Компания прямо связывает рост этих показателей с проникновением генеративного ИИ в инструментарий злоумышленников: поддельные голосовые сообщения от «знакомых» контактов, автоматически сгенерированные фишинговые письма без типичных грамматических ошибок и сценарии социальной инженерии, адаптированные под конкретную жертву в реальном времени.
Традиционные сигнатурные методы детекции — сравнение с базой уже известных угроз — плохо справляются именно с этим классом атак, поскольку каждое сообщение или голосовой фрагмент может быть уникальным по содержанию, даже если использует одну и ту же мошенническую схему. Это и есть основной аргумент компании в пользу перехода на поведенческую ИИ-детекцию вместо чисто сигнатурной.
Технически Scam Protection анализирует несколько источников сигналов одновременно: репутацию ссылок и доменов, поведенческие аномалии на устройстве (например, попытки нетипичного удалённого доступа), а также данные из модуля проверки утечек и Password Manager — если пароль пользователя уже фигурирует в известной утечке, система повышает уровень настороженности к последующим подозрительным действиям на этом аккаунте. Комбинация этих сигналов, по заявлению компании, позволяет распознавать мошеннические схемы до того, как пользователь успеет передать данные или деньги, а не постфактум.
Для российских пользователей обновление особенно значимо на фоне того, что западные антивирусные и защитные решения массово покинули рынок с 2022 года, а Kaspersky остаётся одним из немногих поставщиков с полным циклом собственной ИИ/ML-разработки в области кибербезопасности внутри страны. Параллельно компания развивает и корпоративное направление — ранее в этом году SIEM-система KUMA получила поддержку внешних LLM, то есть ИИ-компетенции распространяются у Kaspersky и на потребительский, и на энтерпрайз-сегмент одновременно.
Рост ИИ-генерированного мошенничества — в том числе дипфейков голоса и видео — актуален для России не меньше, чем для глобального рынка: региональные регуляторы и банки неоднократно фиксировали случаи мошенничества с использованием синтезированных голосов «родственников» или «сотрудников банка», и появление встроенной поведенческой защиты у одного из крупнейших вендоров может задать стандарт для конкурентов на локальном рынке — включая антивирусные продукты Dr.Web и других российских разработчиков.
Компания не раскрывает точные сроки, но логика развития направления предполагает распространение Scam Protection на мобильные платформы Android и iOS, где риски, связанные с фишинговыми SMS и мессенджер-мошенничеством, не менее актуальны, чем на десктопе. Также стоит ожидать интеграции похожих технологий в корпоративные продукты линейки Kaspersky для защиты сотрудников от таргетированных социально-инженерных атак на бизнес.
Индустрии в целом ещё предстоит выработать общий ответ на ИИ-мошенничество: пока каждый вендор строит собственную детекцию изолированно, злоумышленники быстро адаптируют схемы под конкретный продукт-жертву. Вероятно, следующим шагом станет обмен данными об угрозах между разработчиками защитного софта — по аналогии с тем, как уже устроено взаимодействие вокруг баз вредоносного ПО, но применительно к поведенческим паттернам ИИ-скама.