AI доверие и сигурност: разпознайте Google AI Overview измами

Google AI Overviews променят начина, по който хората търсят информация. Вместо списък от „сини линкове“, потребителят получава един на пръв поглед авторитетен отговор в отделен бокс. Това е полезно, когато работи коректно. Но, както наскоро стана ясно от редица публикации, този формат може да се превърне и в опасен канал за измами – особено когато хората търсят телефонни номера или линии за поддръжка.

Тук AI доверие и сигурност (AI trust and safety) престава да е теоретична тема и се превръща в реален бизнес и потребителски риск. Ако ваши клиенти се обадят на фалшив номер, показан в AI обобщение, те не само рискуват финансови загуби – под въпрос са и доверието към марката ви, и цялостната ви киберсигурност.

В тази статия разглеждаме как работят тези измами, какви рискове носят за потребители и организации и какви практически стъпки можете да предприемете – както като потребител, така и като компания – за да останете защитени в свят, в който търсенето става все по-„AI-first“.

Ако искате да подсилите AI сигурността на организацията си отвъд публичното търсене, вижте как Encorp.ai автоматизира AI risk management и управлението на риска във вътрешния ви AI стек: AI Risk Management Solutions for Businesses.

Защо Google AI Overviews се превръщат във вектор за измами

Когато хората бързат – заключен акаунт в банка, спешна нужда от авиокомпания, проблем с фактура – те често търсят телефон за обслужване на клиенти и звънят на първия резултат, който изглежда легитимен.

AI Overviews са проектирани да удовлетворят тази нужда бързо. Те:

обобщават съдържание от множество страници;
подчертават един „най-добър“ отговор за заявката;
представят този отговор в разговорен, уверен тон.

В много случаи това работи добре. Но при контактна информация маржът за грешка е изключително малък.

Как AI Overviews извличат контактни данни

AI Overviews се задвижват от големи езикови модели (LLMs), които събират и синтезират информация от уеба. За заявки от типа „Какъв е телефонът за поддръжка на X?“ моделът търси модели като:

телефонни номера, форматирани до имена на брандове;
фрази като „support hotline“, „customer service“ или „helpline“;
структурирани данни или бизнес листинги с изложени контакти.

Опасността идва, когато моделът подхване фалшив номер, нарочно публикуван онлайн – обикновено в нискокачествени сайтове или подвеждащи бизнес листинги – и го изведе като окончателен и „правилен“ отговор.

Скорошни примери за фалшиви телефони в AI отговори

Разследвания на медии като The Washington Post и Digital Trends документират случаи, в които AI-генерирани отговори на Google показват измамнически номера за линии за поддръжка, включително на банки и кредитни съюзи. В част от случаите жертвите:

търсят телефон на банка или държавна институция;
звънят на номера, предложен от AI;
попадат на измамници, представящи се за легитимни служители, които искат данни за карти, кодове за логин или отдалечен достъп до устройства.

Оригиналната статия на WIRED, която вдъхнови този текст, показва подробно как тези модели на измама изглеждат на практика.

За измамниците това е идеалният сценарий: доверието, което потребителите имат в интерфейса на Google, се пренася директно върху фалшивия телефонен номер.

Как фалшивите контакти попадат в AI обобщенията

За да изградим защита срещу тези измами, е важно да разберем механиката зад тях.

Скрапване на данни и нискокачествени източници

Съвременните LLM и търсещи системи стъпват върху мащабно скрапване на уеб данни. Макар големите платформи да прилагат филтри и сигнали за качество, те неизбежно поемат и:

нискокачествени „content farm“ сайтове;
копирани или скрапвани бизнес листинги;
потребителско съдържание с минимална модерация.

Измамниците се възползват от това, като публикуват фалшиви контакти на множество места онлайн, често заедно с имената на добре познати компании. Така те създават фалшив сигнал за „консенсус“ в очите на модела.

От гледна точка на AI data security и целостта на данните това е класически пример за „poisoning“: атакуващите вкарват подвеждащи данни в корпуса за обучение или извличане, с цел моделът да ги възпроизведе като истина.

Авторитетни източници като NIST’s AI Risk Management Framework подчертават качеството и произхода на данните като ключови стълбове на надеждния AI – но публичните уеб данни остават шумни и враждебни по природа.

Липса на верификация в моделите за синтез

LLM по същество са „съпоставящи модели“, а не факт-чекъри. Когато генерират AI Overview, те:

предсказват най-вероятното продължение на текста според заявката и извлечените документи;
оптимизират за плавност и релевантност, а не за проверена точност.

Така те могат да:

комбинират легитимно име на бранд със злонамерен номер, намерен в маргинален източник;
представят спекулативни или непроверени детайли в уверен тон.

От гледна точка на AI trust and safety пропускът е очевиден: системата невинаги валидира критични полета (като телефони) спрямо надеждни регистри, преди да ги покаже на потребителя.

Рискове за потребители и компании от измами през AI Overviews

Тези измами се случват в пресечната точка между социално инженерство, „poisoning“ на данни и UX дизайн. И физически лица, и организации понасят последствията.

Финансови измами и социално инженерство

За отделните потребители основните заплахи са:

директни финансови загуби – измамниците искат данни за карти, онлайн банкиране или еднократни пароли;
превземане на акаунти – при достатъчно информация атакуващите могат да ресетнат пароли, да поемат контрол над акаунти или да инициират измамни преводи;
компрометирани устройства – някои измами включват убеждаване на потребителя да инсталира инструменти за отдалечен достъп или зловреден софтуер под претекст за „поддръжка“.

Това съответства на моделите, които организации като FTC и Europol проследяват при измами с „техникъл съпорт“ и банкови измами.

Репутационен риск за банки и брандове

За компаниите, особено в регулирани сектори (финансови услуги, здравеопазване, държавна администрация), рисковете включват:

ерозия на бранда – клиентите асоциират негативното преживяване с вашата марка, дори първопричината да е външна AI система;
регулаторен натиск – надзорните органи могат да изискат как управлявате AI risk management и защитата на клиентите през външни канали;
оперативно натоварване – контакт центровете поемат повече обаждания за измами, спорове и възстановяване на щети.

Ако работите в банковия или финтех сектор, това става част от по-широкото предизвикателство AI fraud detection: не само откриване на съмнителни транзакции, но и разбиране как AI интерфейси формират поведението на клиентите още преди самата измама.

Практични стъпки за потребители

Докато платформите подобряват защитите си, има конкретни мерки, които всеки потребител може да приложи още сега.

1. Проверявайте телефоните в официални сайтове или приложения

Не разчитайте само на AI-генериран отговор за контактна информация.

Вместо това:

влизайте директно в официалния сайт на компанията (ръчно изписан или запазен, а не през реклама);
използвайте секцията „Контакти“ или „Помощ“, за да откриете телефони за поддръжка;
за банки и комунални услуги предпочитайте номера, отпечатани върху картата, извлечението или официална кореспонденция;
използвайте официалното мобилно приложение на организацията, което обикновено съдържа проверени канали за контакт.

Този прост навик значително намалява риска да наберете фалшив телефон и подпомага добра AI data privacy хигиена, защото споделяте чувствителна информация само през проверени канали.

2. Използвайте сигнали от браузъра и двуфакторна защита

Допълвайте AI отговорите с допълнителна верификация:

проверявайте домейна в адресната лента, преди да кликнете върху линкове към контакти;
бъдете подозрителни към телефони, публикувани в домейни, които нямат връзка с марката;
ако „служител“ поиска необичайно чувствителни данни (PIN, пълни пароли, отдалечен достъп), прекъснете разговора и се обадете отново на проверен номер;
активирайте многофакторна автентикация (MFA) за акаунтите си, така че дори при изтичане на част от данните, атакуващите да имат по-трудна задача при превземане на достъп.

Насоките на организации като ENISA подчертават този многослоен подход към дигиталната сигурност.

3. Докладвайте съмнителни листинги към платформите

Ако се натъкнете на съмнителен номер:

докладвайте го през механизмите за обратна връзка на търсещата платформа (напр. „Report inaccurate information“);
уведомете засегнатата марка през сигурен, проверен канал;
ако вече сте споделили финансови или лични данни, незабавно се свържете с банката и компетентните органи.

Сигналите от потребители помагат на платформите да укрепват своите AI customer service и доверителни рамки, като вкарват реални индикатори за злоупотреба обратно в системите си.

Какво трябва да правят компаниите, за да защитят клиентите

Индивидуалните потребители имат лимитирани възможности. Организациите трябва да поемат своята част от отговорността за по-широката дигитална екосистема, в която техните клиенти оперират.

Мониторирайте търсещи и AI резултати за фалшиви контакти

Третирайте търсещите и AI интерфейси като част от вашата attack surface. Това означава:

периодично да правите заявки в основните търсещи машини и AI асистенти за вашия бранд + „support number“, „customer service“, „helpline“ и др.;
да следите за несъответстващи или съмнителни контакти;
да документирате откритията като част от процесите си за AI risk management и реагиране при инциденти.

Някои екипи интегрират това в Security Operations Center (SOC), комбинирайки OSINT инструменти с периодични ръчни проверки.

Публикувайте проверени контакти на авторитетни места

За да затрудните измамниците да „изпреварят“ или размият легитимните данни:

уверете се, че официалният ви сайт ясно показва телефони и канали за поддръжка;
поддържайте точни бизнес листинги в основните платформи (Google Business Profile, Apple Maps и др.);
използвайте структурирани данни (schema.org) там, където е уместно, за да може търсещите системи по-надеждно да разчитат контактните ви точки.

Това не е пълна защита, но подсилва вашата AI data security позиция, като дава на AI системите по-добри и авторитетни сигнали.

Работете с търсещите платформи за маркиране на злонамерени листинги

Особено за високорискови сектори:

изградете контакти или ескалационни пътеки с основните платформи за бързо докладване на злонамерени листинги или проблеми с AI отговорите;
участвайте в секторни инициативи за споделяне на информация (напр. ISACs), за да следите нови модели на измами;
документирайте и периодично преглеждайте вашата стратегия за secure AI deployment, включително как разчитате на – или се защитавате от – външни AI системи в клиентските пътувания.

Комбинацията от тези мерки намалява прозореца на експозиция, когато измамниците успеят да манипулират публични данни.

Как Encorp.ai помага (ентърпрайз контроли и защити)

Публичното AI търсене е само най-видимият слой. Вътре в организацията ви вероятно също внедрявате чатботи, виртуални агенти и вътрешни „copilot“ решения, които отговарят на въпроси, показват контактна информация или стартират процеси.

Ако тези системи не са добре управлявани, те могат да:

повтарят остарели или некоректни контакти;
експонират чувствителни данни от вътрешни бази знания;
бъдат „отровени“ от нискокачествени източници.

Encorp.ai се фокусира върху secure AI deployment в корпоративни среди с ясен акцент върху AI trust and safety по дизайн.

Ключови възможности, релевантни към тази тема, включват:

Частни агенти и проверени източници на знание

Вместо вътрешните ви агенти да „скрапват“ отворения уеб, Encorp.ai ви помага да:

изграждате агенти, които отговарят от курирани, проверени бази знания;
ограничавате извличането до доверени репозитории (CRM, service desk, вътрешни политики и др.);
прилагате контрол на достъпа на ниво източник, което подсилва AI data security и AI data privacy.

Така значително намалявате риска вътрешните AI инструменти да показват фалшиви контакти или непроверени съвети.

RAG/LLM ops контроли за проверени данни

Encorp.ai внедрява retrieval-augmented generation (RAG) модели, които:

добавят цитати към всеки отговор, така че потребителите да виждат произхода на информацията;
позволяват да маркирате определени полета (като телефони) като изискващи верификация, което принуждава системата да ги проверява спрямо каноничен регистър, преди да отговори;
логват заявки и отговори за целите на AI fraud detection и одит.

Тези контроли отразяват препоръките за добри практики на организации като OECD’s AI Principles и UK’s AI assurance guidance.

Непрекъснат мониторинг и алартиране за фалшиви данни

AI Risk Management Solutions for Businesses на Encorp.ai са създадени да автоматизират части от управлението и мониторинга:

следят колко често агентите ви споменават конкретни контакти;
откриват аномалии, като нови или рядко използвани номера, появяващи се в отговорите;
задействат аларми, за да може екипите по сигурност и съответствие да разследват бързо.

Когато третирате AI поведението като управляван и наблюдаван актив, а не като „черна кутия“, преминавате от реактивно „пожарогасене“ към проактивна защита.

Заключение: сигурност в свят с AI-първо търсене

С развитието на AI-генерираните отговори като основен интерфейс към информацията, залозите за AI trust and safety растат едновременно за потребителите и за бизнеса.

Основни изводи:

AI Overviews могат да показват фалшиви телефони за поддръжка, защото синтезират данни от шумен и враждебен уеб, без винаги да валидират критични полета;
потребителите не бива да разчитат само на AI отговор за контакти – винаги проверявайте през официални сайтове, приложения или печатни материали;
компаниите трябва да третират търсещите и AI интерфейсите като разширена повърхност на атака, да следят за фалшиви контакти и да правят проверените канали по-видими;
вътре в организацията са критични сигурни и управлявани AI внедрявания със силни контроли върху данните и мониторинг, за да не може вашите собствени агенти да усилват грешна информация.

Ако отговаряте за AI стратегия, сигурност или клиентско изживяване и искате да превърнете тези защити в работещи процеси, разгледайте как решенията на Encorp.ai за AI risk management и сигурно внедряване могат да ви помогнат: AI Risk Management Solutions for Businesses.

Повече за нашите AI услуги и подход ще намерите на https://encorp.ai.