МОШЕННИЧЕСТВО С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА

FRAUD USING ARTIFICIAL INTELLIGENCE

Zhuravleva Maria Nikolaevna

Student, Ural Institute of Management – branch of the Russian Presidential Academy of National Economy and Public Administration,

Russia, Yekaterinburg

АННОТАЦИЯ

Статья посвящена проблеме использования технологий искусственного интеллекта в мошеннических целях. Рассмотрены ключевые способы хищений с применением ИИ: подделка документов, дипфейки, ИИ‑фишинг и персонализированная социальная инженерия. Проанализировано, как такие деяния квалифицируются с точки зрения уголовного права (в т. ч. соотношение статей 159 и 159.6 УК РФ). С опорой на статистику МВД России и научные исследования сделан вывод о высокой скрытности подобных преступлений и необходимости комплексного обеспечения кибербезопасности.

ABSTRACT

The article is devoted to the problem of using artificial intelligence technologies for fraudulent purposes. The key methods of theft using AI are considered: document forgery, deepfakes, AI-phishing and personalized social engineering. It is analyzed how such acts are qualified from the point of view of criminal law (including the ratio of Articles 159 and 159.6 of the Criminal Code of the Russian Federation). Based on statistics of the Ministry of Internal Affairs of Russia and scientific research, it is concluded that such crimes are highly concealed and that it is necessary to provide comprehensive cybersecurity.

Ключевые слова: искусственный интеллект, мошенничество, дипфейк, фишинг, социальная инженерия, кибербезопасность, латентная преступность.

Keywords: artificial intelligence, fraud, deepfake, phishing, social engineering, cybersecurity, latent crime.

Современный этап развития информационного общества характеризуется глубокой интеграцией цифровых и компьютерных технологий во все сферы общественной жизни. Искусственный интеллект (ИИ), еще недавно являвшийся предметом научной фантастики, в настоящее время стал неотъемлемым инструментом автоматизации, повышения эффективности труда и развития экономики. Граждане, организации и государственные органы активно используют информационно-телекоммуникационные технологии (ИКТ), тесно связанные с компьютерной информацией, что приводит к концентрации значительных объемов персональных и финансовых данных в цифровой среде.

Однако компьютеризация, наряду с очевидными преимуществами, порождает и негативные факторы, способствуя появлению новых, технологически сложных способов совершения преступлений. Злоумышленники активно осваивают инструменты искусственного интеллекта для хищения чужого имущества, что создает серьезные вызовы для правоохранительной системы и общества в целом.

Целью данной статьи является систематизация основных способов совершения мошеннических действий с использованием технологий ИИ, анализ проблем их уголовно-правовой квалификации и выделение особенностей, затрудняющих выявление и расследование данной категории преступлений.

Традиционно ответственность за мошенничество предусмотрена статьей 159 Уголовного кодекса Российской Федерации (УК РФ). В связи с развитием цифровых технологий законодатель ввел специальный состав — статью 159.6 УК РФ, устанавливающую ответственность за мошенничество в сфере компьютерной информации. В научной среде возникает закономерный вопрос о соотношении данных норм применительно к деяниям, совершенным с применением ИИ. Понятие «искусственный интеллект» не является тождественным понятию «компьютерная информация», поскольку ИИ может выступать не только как средство обработки или воздействия на информацию, но и как инструмент создания нового, ранее не существовавшего контента (синтезированная речь, видео, текст) [12, с. 284].

По мнению Д.В. Осипова и Д.Д. Паутова, квалификация мошенничества с использованием ИИ в большинстве случаев должна осуществляться по общей норме ст. 159 УК РФ, поскольку ИИ зачастую выступает лишь орудием обмана, а не способом неправомерного доступа к охраняемой законом компьютерной информации, как того требует диспозиция ст. 159.6 УК РФ [12, с. 283].

Для объективной оценки распространённости проблемы проведём анализ соответствующих статистических данных. Согласно официальным данным МВД России, за период с января по декабрь 2025 года было зарегистрировано 348035 преступлений, квалифицированных как мошенничество, совершенное с использованием информационно-телекоммуникационных технологий или в сфере компьютерной информации [16, с. 28]. Несмотря на некоторое снижение регистрируемых показателей, исследователи отмечают высокую латентность преступлений данного вида, поэтому нельзя утверждать, что количество мошеннических действий с использование ИИ уменьшается. [2, с. 56]

Сложность выявления обусловлена специфическим механизмом следообразования. Как отмечается в научной литературе, ИИ оставляет виртуальные следы, которые сложно обнаружить без специальных познаний, кроме того, злоумышленники прилагают значительные усилия для видоизменения и уничтожения цифровых артефактов, что затрудняет предоставление доказательств потерпевшими [12, с. 286].

Проанализировав современную практику и научную литературу можно выделить несколько ключевых направлений использования ИИ в преступных схемах:

1. Одним из направлений можно выделить подделку и генерацию документов, так как современные генеративные нейросети демонстрируют высокую эффективность в их создании. Л.В. Афанасьева и А.Б. Евлоева справедливо отмечают, что нейросети способны быстро генерировать паспорта, водительские удостоверения и банковские выписки высокого качества [1, с. 36]. Технологии позволяют имитировать не только визуальные элементы (шрифты, печати, водяные знаки), но и метаданные (геолокация, время создания, модель устройства). Сервисы позволяют автоматизировать процесс создания фальшивых документов на основе реальных персональных данных, полученных из утечек, заполняя ими шаблоны, что значительно упрощает совершение мошеннических операций [17, 13, 11].

2. Стоит отметить и возможность искусственным интеллектом синтезировать голос и изображения. Дипфейк (от англ. deep learning и fake) представляет собой метод синтеза аудиовизуального контента, основанный на машинном обучении. Технология позволяет создавать реалистичные подделки, в которых лицо или голос человека подменяются или искажаются. В.Ю. Карпычев и Д.А. Ляхманов выделяют два основных подхода в аудиоподделках: клонирование голоса (voice cloning) и модификация голоса в реальном времени (voice conversion) [7, с. 68]. Для клонирования голоса достаточно датасета длительностью от 3-5 секунд до нескольких минут речи, что делает уязвимым практически любого пользователя, чей голос был когда-либо записан на видео или в голосовом сообщении [3]. Модификация голоса в реальном времени является еще более опасным инструментом, так как позволяет злоумышленнику вести живой диалог, имитируя интонации и эмоциональную окраску речи жертвы, что активно используется в схемах «звонок от родственника, попавшего в беду» [6, 10].

3. Искусственный интеллект кардинально изменил и качество фишинговых атак. Если ранее отличительной чертой фишинговых писем было наличие орфографических ошибок и шаблонность фраз, то современные большие языковые модели (ChatGPT и аналоги) позволяют генерировать грамматически и стилистически безупречные тексты за секунды. Проведенные эксперименты показывают, что ИИ способен составить убедительное фишинговое письмо за 10-15 минут, тогда как у хакеров-людей на подготовку аналогичного по качеству контента уходят часы [6]. Мошенники используют данные о местоположении, привычках и образе жизни жертвы (полученные из социальных сетей или утечек баз данных), чтобы персонализировать обращение, значительно повышая шансы на успех атаки [13].

4. Отдельного внимания заслуживает использование ИИ для анализа открытых данных и создания детального психологического портрета жертвы. Комбинирование методов традиционной социальной инженерии с аналитическими возможностями нейросетей позволяет выстраивать многоуровневые схемы обмана. Р.Р. Садыков выделяет понятие «синтетической цифровой личности» — цифровой записи о персоне, скомпилированной из реальных и вымышленных данных, используемой для создания фальшивых аккаунтов и установления доверительных отношений с целью последующего хищения [15, с. 54].

Как отмечает А.А. Прокопайло, фишинг и претексинг (моделирование сценария развития событий) являются классическими методами социальной инженерии, однако ИИ выводит их на качественно новый уровень, позволяя автоматизировать сбор разведывательной информации и адаптировать сценарий атаки под конкретную уязвимость жертвы в режиме реального времени [14, с. 165].

Рассматривая кибербезопасность, следует разделять технологические и социально-психологические аспекты угроз. Как подчеркивают С.С. Звежинский и Н.С. Сумарока, комбинированные атаки с использованием ИИ требуют, как машинного анализа трафика и контента, так и повышения устойчивости персонала к методам манипуляции [4, с. 5]. Д.С. Корогодина обращает внимание на то, что технологические средства защиты неэффективны, если сотрудник компании под воздействием искусно созданного дипфейка или персонализированного письма добровольно передает конфиденциальную информацию или совершает перевод денежных средств [8, с. 43].

Сложность выявления данных преступлений усугубляется тем, что следы мошенничества с использованим искусственного интеллекта носят виртуальный характер. Жертва зачастую не может отличить синтезированный голос от реального или идентифицировать фальшивый документ как продукт нейросети. Это приводит к занижению статистических показателей и формирует высокую латентность данного вида преступных посягательств.

Проведенный анализ показывает, что использование технологий искусственного интеллекта в мошеннических схемах представляет собой серьезную угрозу экономической и информационной безопасности. Способы совершения преступлений становятся все более изощренными: от массовой генерации поддельных документов до высокотехнологичных дипфейков и персонализированной социальной инженерии.

Несмотря на наличие уголовно-правовых механизмов (ст. 159 и 159.6 УК РФ), правоприменитель сталкивается с проблемой квалификации деяний, совершенных с применением ИИ, а также с трудностями доказывания ввиду виртуального характера следов и высокой латентности преступлений. Противодействие данному виду мошенничества требует не только совершенствования законодательства и технических средств защиты информации и выявления ИИ, но и системного обучения населения основам цифровой гигиены и навыкам критического восприятия синтезированного контента.

 Список литературы:

1. Афанасьева Л. В., Евлоева А. Б. Изучение опыта применения цифровых технологий в финансовой сфере в целях обеспечения экономической безопасности в России и за рубежом // Национальная безопасность / Nota Bene. — 2023. — № 2. — С. 34–42.
2. Волосевич И. Н. Цифровая и технотронная преступность как угроза национальной безопасности России в сфере экономики // Проблемы правоохранительной деятельности. — 2025. — № 4 (62). — С. 55–62.
3. Голосовые дипфейки: как мошенники используют ИИ для обмана // Kaspersky Resource Center: [Электронный ресурс]. — URL: https://www.kaspersky.ru/resource-center/threats/ai-voice-scam  (дата обращения: 16.04.2026).
4. Звежинский, С. С. Подверженность и противодействие технологиям социальной инженерии в современных условиях / С. С. Звежинский, Н. С. Сумарока // Сборник трудов МТУСИ. — Москва: МТУСИ, 2007. — С. 160–163.
5. ИИ‑фишинг: как нейросети помогают мошенникам // Kaspersky Resource Center: [Электронный ресурс]. — URL: https://www.kaspersky.ru/resource-center/threats/ai-phishing-scams  (дата обращения: 16.04.2026).
6. Как распознать дипфейк // Kaspersky Blog: [Электронный ресурс]. — URL: https://www.kaspersky.ru/blog/how-to-recognize-a-deepfake/41250/  (дата обращения: 16.04.2026).
7. Карпычев, В. Ю. Использование искусственного интеллекта в социальной инженерии: новый способ мошенничества / В. Ю. Карпычев, Д. А. Ляхманов // Преступность в сфере экономики: современные тенденции и проблемы противодействия: материалы Междунар. науч. практ. конф. (Омск, 24 марта 2023 г. — 12 марта 2024 г.) / Омская акад. М-ва внутр. дел Рос. Федерации. — Омск: Омская академия МВД России, 2024. — С. 67–72.
8. Корогодина, Д. С. Социальная инженерия и кибербезопасность: связь и анализ / Д. С. Корогодина // Электронный научный журнал «Асклепий: социология, биология, медицина». — 2025. — Вып. 5. — С. 41-44.
9. Мошенники используют нейросети для обмана, шантажа и кражи денег // Новые Известия. — 2023. — 13 дек.: [Электронный ресурс]. — URL:https://newizv.ru/news/2023-12-13/moshenniki-ispolzuyut-neyroseti-dlya-obmana-shantazha-i-krazhi-deneg-vazhno-znat-425107  (дата обращения: 16.04.2026).
10. Мошенничество с использованием ИИ в 2026 году // LuckyHunter: [Электронный ресурс]. — URL: https://luckyhunter.io/blog/ii-moshennichestvo-2026  (дата обращения: 16.04.2026).
11. Осторожно: дипфейки и подделка документов // Госуслуги: [Элек­тронный ресурс]. — URL: https://zatosvetly.gosuslugi.ru/dlya-zhiteley/novosti-i-reportazhi/novosti_1959.html  (дата обращения: 16.04.2026).
12. Осипова, Д. В. Мошенничество, совершённое с использованием искусственного интеллекта: криминалистическая характеристика / Д. В. Осипова, Д. Д. Паутова; науч. рук. А. Н. Лузгин // Современность в творчестве начинающего исследователя: материалы Всерос. науч.-практ. конф. (Иркутск, 27 марта 2025 г.). — Иркутск: Восточно-Сибирский институт МВД России, 2025. — С. 283–288.
13. Подделка документов с помощью нейросетей // Habr.com: [Элек­тронный ресурс]. — URL: https://habr.com/ru/articles/855248  (дата обращения: 16.04.2026).
14. Прокопайло, А. А. Целевой фишинг // StudNet. — 2021. — Т. 4, № 7. — С. 165.
15. Садыков Р. Р. Социальная инженерия: атаки с использованием синтетических личностей и дипфейков // Международный журнал информа­ционных технологий и энергоэффективности. — 2026. — Т. 11. — № 1 (63). — С. 52–61.
16. Статистика МВД России за январь–декабрь 2025 г. // Официаль­ный сайт МВД РФ: [Электронный ресурс]. — URL: https://мвд.рф/reports/item/77848182/  (дата обращения: 16.04.2026).
17. Только настоящее: как мошенники подделывают документы с по­мощью нейросетей // Forbes.ru: [Электронный ресурс]. — URL: https://www.forbes.ru/tekhnologii/548592-ne-k-licu-razvitie-ii-podstegivaet-rost-ob-ema-poddel-nyh-dokumentov  (дата обращения: 16.04.2026).