
В отчете Anthropic (10 сентября 2026) показано, как LLM меняют экономику киберпреступности: старые схемы масштабируются силами одного-двух операторов. Один из кейсов — сеть из 20+ китайских дейтинг-приложений, где на реальный профиль приходилось около трех AI-персон. «Собеседницы» удерживали пользователей в чате и ускоряли списание внутренней валюты; платежи выводили на сторонних процессоров и прятали функциональность от ревью магазинов. Другой пласт — «вайб-хакинг»: модель помогает быстро разведать чужую инфраструктуру, писать скрипты и цепочками «безобидных» запросов обходить ограничения. Отдельно описаны конвейеры поиска забытых API-ключей в Android-приложениях, перепродажа доступа к Claude через фейковых посредников (с подменой модели и малварью), фабрики KYC-аккаунтов для криптоплощадок и операции влияния через сети псевдо-СМИ и аккаунтов.
Для криптоинвесторов это про рост рисков утечек ключей/токенов, компрометации KYC и социнженерии: ИИ снижает цену атаки и повышает правдоподобность обмана, делая массовыми то, что раньше требовало команд и времени.
Косвенно негативный: усиление инцидентов может давить на доверие к централизованным сервисам, повысить издержки комплаенса/безопасности у бирж и провайдеров, а также увеличить волатильность в моменты крупных взломов или утечек данных.
Связанные тикеры: BTC
Оригинальный источник: ForkLog