Отчет ФБР о мошенничестве с ИИ: потери 893 млн долларов
Отчет ФБР о мошенничестве с ИИ, часть доклада об интернет-преступности за 2025 год, вышедшего в апреле 2026 года, связывает потери более 893 млн долларов с 22 364 жалобами, где упоминался искусственный интеллект. Бюро впервые считает ИИ отдельным признаком и признает, что реальная сумма может быть выше. Для бизнеса эти случаи указывают на два уязвимых процесса: согласование платежей, на которое давят поддельными письмами руководителей, и найм, куда приходят кандидаты-дипфейки.
Почему ФБР начало считать ИИ отдельно
Проблема ФБР была в прозрачности. Центр жалоб на интернет-преступления IC3 раскладывает обращения по видам преступлений уже 25 лет, а мошенничество с помощью ИИ растворялось в общих категориях. Никто не мог сказать, сколько денег преступники забирают с помощью ИИ-инструментов.
Давление росло. Общие потери, о которых сообщили в IC3, в 2025 году достигли 20,877 млрд долларов: на 26% больше, чем годом раньше, при 1 008 597 жалобах. Впервые за все время жалоб набралось больше миллиона. Киберпреступления, то есть классические аферы через интернет, дали 45% жалоб, но 85% финансовых потерь.
Что добавил доклад IC3 за 2025 год
Впервые в докладе за 2025 год есть отдельный раздел об искусственном интеллекте, а ИИ отмечается как самостоятельный признак во всех видах преступлений. Бюро описывает ИИ как инструмент, который «можно использовать как в законных и полезных целях, так и в преступных».
В докладе названы четыре типичных применения ИИ в киберпреступности: компрометация деловой почты, аферы с доверием и романтические аферы, фальшивые предложения работы и инвестиционный обман. По словам ФБР, преступники используют поддельные профили в соцсетях, клонированные голоса, удостоверения личности и правдоподобные видео с публичными людьми или близкими жертвы.
Как аналитики отмечают жалобу как связанную с ИИ
Метод простой, но у него есть предел. Аналитики IC3 ставили признак ИИ только тогда, когда сам заявитель прямо упоминал искусственный интеллект. Большинство жертв не знают, что мошенник использовал ИИ, поэтому итог зависит от того, что они написали.
Об этом ФБР само сказало в письме изданию The Register.
«Число случаев, связанных с ИИ, зависит от качества и формулировок информации, которую предоставил заявитель, поэтому возможно, что оно выше». ФБР о своих данных по жалобам, связанным с ИИ
Разрыв хорошо виден на инвестициях. Потери от инвестиционного мошенничества с участием ИИ составили 632 041 188 долларов, а общие потери от инвестиционных афер превысили 8,6 млрд долларов. По оценке бюро, это показывает: многие жертвы не понимают, насколько глубоко мог участвовать ИИ.
Что показал отчет ФБР о мошенничестве с ИИ
Отчет ФБР о мошенничестве с ИИ связывает потери более 893 млн долларов в 2025 году с 22 364 жалобами, где упоминался ИИ. Инвестиционное мошенничество лидирует и по числу случаев, и по суммам: 4 356 жалоб и 632 041 188 долларов потерь.
Остальные суммы меньше, зато разбросаны по многим схемам. Деловая почта с участием ИИ обошлась в 30 256 592 доллара. Мошенничество с техподдержкой и обслуживанием клиентов с упоминанием ИИ дошло до 19 457 078 долларов, аферы с доверием и романтические аферы до 19 041 653 долларов, жалобы на утечку персональных данных до 18 767 964 долларов. На схемы с экстренной просьбой о помощи, когда клонированный голос изображает родственника в беде, пришлось больше 5 млн долларов. Люди от 60 лет и старше подали 3 143 жалобы, связанные с ИИ, и потеряли 352 496 231 доллар.
Что мошенничество с ИИ значит для бизнеса
Компании важны два вывода. Первый касается компрометации деловой почты. В докладе описаны чат-генераторы, которые пишут официальные письма в стиле генерального директора, с фишинговыми ссылками или платежными реквизитами, и клонирование голоса, которое подкрепляет ту же просьбу поддельным звонком.
Второй вывод про найм. В докладе описаны кандидаты, которые подменяют голос или используют дипфейк-видео на онлайн-собеседованиях: движения губ не совпадают с речью, а кашель не совпадает с картинкой. Жертвы сообщили почти о 13 млн долларов потерь от мошенничества с вакансиями и участием ИИ, а главная цель, по словам бюро, не прямые выплаты, а доступ к закрытым компьютерным сетям. Из-за этого звонок рекрутера превращается в угрозу безопасности.
Что советуют ФБР и другие
ФБР призывает остановиться и подумать, прежде чем выполнять срочные просьбы о платеже. Компания по кибербезопасности Bitdefender советует проверять любой запрос по второму каналу и перезванивать человеку или организации по надежному номеру.
Хосе Перес, операционный директор уголовно-киберного подразделения ФБР, заявил, что киберугрозы и киберпреступность будут продолжать меняться по мере того, как мир осваивает новые технологии, например искусственный интеллект.
Вопросы и ответы
Сколько денег американцы потеряли из-за мошенничества с ИИ в 2025 году?
ФБР связывает потери более 893 млн долларов с 22 364 жалобами, где упоминался ИИ. Бюро говорит, что реальная сумма может быть выше, потому что жертвы часто не знают об использовании ИИ.
Какие аферы с ИИ обходятся дороже всего?
Инвестиционное мошенничество: 632 041 188 долларов потерь с участием ИИ в 4 356 жалобах. Дальше идет компрометация деловой почты с 30 256 592 долларами.
Как ИИ проявляется в мошенничестве на собеседованиях?
Кандидаты подменяют голос или используют дипфейк-видео на онлайн-собеседованиях. По словам ФБР, цель обычно доступ к закрытым компьютерным сетям, а жертвы сообщили почти о 13 млн долларов потерь.
Взгляд MOZGII
Как бы мы это построили
Урок здесь в методе самого ФБР. Оно учитывает ИИ, только когда жертва сама сказала, что он был, поэтому число измеряет осведомленность не меньше, чем преступность. Компания, которая хочет понять свой риск, не может ждать, пока жертва что-то заметит. Ей нужно смотреть на процесс, по которому бьет афера.
Если бы мы строили защиту для финансовой команды, мы бы начали с согласования платежей, а не с поиска дипфейков. Любая просьба сменить банковские реквизиты или срочно отправить перевод требовала бы подтверждения по второму каналу, который выбрал не отправитель запроса, например обратного звонка на номер, уже имеющийся в базе. Модель могла бы читать входящую почту и помечать запросы, которые копируют стиль руководителя, но приходят с нового адреса, а сотрудник финансового отдела проверял бы каждую пометку. Для найма мы бы добавили короткую проверку личности вживую до того, как новый сотрудник получит доступ к сети.
Система дала бы сбой там, где люди спешат. Умелая подделка в конце квартала, с клонированным голосом руководителя, пройдет мимо уставшего проверяющего. К тому же модели обнаружения быстро стареют, пока подделки улучшаются. Единственный показатель, за которым мы бы следили: доля запросов на смену реквизитов, подтвержденных по второму каналу до движения денег.
Следующим шагом мы бы сделали простую кнопку, чтобы сотрудник одним действием отправлял в службу безопасности подозрительное письмо, звонок или собеседование. Тогда компания считает собственные попытки атак, а не гадает.
Источники
Откуда взяты факты этой новости.