Война между теми, кто обманывает, и теми, кто этот обман перехватывает, в эпоху генеративных моделей все больше похожа на попытку победить магию магией. Пока одни учат машины правдоподобнее играть живого человека, другие специально тренируют их на то, чтобы их обманывали.

В начале 2025 года широкую огласку получил случай актера Ван Сина, которого обманом вывезли в мьянманский Мьявади. За четыре дня его перепродали трижды. Когда он понял, что дело нечисто, его уже везли к мьянманско-тайской границе, а затем удерживали вооруженные люди.

В ту же эпоху телефонные и сетевые мошенники доводят умение звучать как настоящий человек до ремесла. Австралийская компания Apate.ai отвечает на это с другой стороны. Она целенаправленно учит модели давать себя провести.

История началась с семейного пикника. Дали Каафар, работавший в подразделении кибербезопасности Университета Маккуори, получил мошеннический звонок. Родные посмеялись, а он увидел в этом рынок.

Вернувшись к исследованиям, он стал собирать защиту от телефонного мошенничества из машинного обучения, обработки естественного языка и автоматического диалога. К 2024 году наработки дошли до коммерческого продукта, и появилась компания.

Сама мысль дразнить жулика машиной не нова. В 2024 году британский оператор связи O2 выпустил бабушку по имени dAIsy. Распознавание речи, языковая модель и синтез голоса были нужны ей для того, чтобы подолгу болтать с телефонными мошенниками, сжигать их время и заодно показывать публике, как выглядит такой звонок. Амбиция Apate шире.

Мало заставить собеседника говорить до хрипоты. Нужно вытащить из разговора то, что потом пригодится банкам и операторам. Адреса мошеннических сайтов, счета для перевода, криптокошельки, названия организаций, под которые рядятся.

Точного мирового списка номеров у компании нет и быть не может. Номера меняют, звонят через интернет-телефонию, подделывают определитель, гоняют вызов через сети нескольких стран. Поэтому схема слоистая.

Сначала подозрительный трафик замечает уже существующая система оператора, затем часть высокорисковых звонков отдают модели, и уже в живом разговоре та собирает новые улики и возвращает их в контур противодействия.

Речь не о том, чтобы вычислить настоящий номер каждого жулика, а о том, чтобы вместе со связью отводить заведомо опасные вызовы на машину.

Так устроен союз с австралийским оператором TPG Telecom. Он сам находит подозрительные сеансы своими средствами и часть из них переключает на систему Apate. Абоненту не нужно ничего устанавливать.

По открытой технической документации голосовой контур садится в телефонную сеть по протоколам SIP и RTP и может работать локально, в частном облаке или в смешанной схеме. Мошенник упирается в машину еще до того, как дозвонился до живого человека. Именно эта логика и привлекла инвесторов.

В августе 2026 года Apate закрыла посевной раунд примерно на одиннадцать и четыре десятых миллиона австралийских долларов, около восьми миллионов долларов США. Раунд возглавил американский фонд Lobby Capital, рядом в нем оказались OIF Ventures, Investible, Concept Ventures и Baobab Ventures.

До этого компания уже привлекла около двух с половиной миллионов долларов. Новые деньги идут на разработку и на выход в США и Европу. Компания оформлена как корпорация штата Делавэр, собирается наращивать североамериканский бизнес и открыть офис в Лондоне, оставив разработку в Сиднее.

Штат пока около двадцати человек. Среди клиентов австралийский Commonwealth Bank и тот же TPG. Банку и оператору незачем платить за робота, который просто доводит жулика до бешенства. Платят за сведения, которыми можно реально перекрывать схемы. В этом и состоит коммерция компании.

Удержать такой разговор трудно именно потому, что на том конце сидит профессионал. Механический тембр, странные паузы и слишком правильная вежливость выдают машину с первых фраз, а мошенник вешает трубку, едва заподозрив, что говорит не с человеком.

Поэтому первая задача — сделать так, чтобы модель была неотличима от живого собеседника. По публикации WIRED от десятого октября Каафар сказал, что компания создала около трехсот пятидесяти тысяч виртуальных личностей.

У них разный возраст, характер, язык и биография, они звонят, пишут сообщения и общаются в сомнительных группах. Кто-то пользуется WhatsApp, кто-то нет. Кто-то готов болтать дальше, кто-то просит время подумать и обещает перезвонить.

В марте 2025 года исследователи Маккуори в работе под названием Bot Wars Evolved описали двуслойную структуру подсказки. Первый слой задает личности характер, возраст и тон, второй держит цель разговора по мере того, как тот меняется, и не дает ей сползти в механические ответы на предыдущую реплику.

В кейсе, который опубликовала ассоциация GSMA по сотрудничеству с TPG, один такой звонок длился пятьдесят четыре минуты. TechCrunch пишет, что компания провела около двух с половиной миллионов диалогов, а их суммарная длительность дотягивает до семнадцати лет.

За этим стоит старая техника приманки, так называемая ловушка. Обычная ловушка — это сервер, который выглядит уязвимым и на деле жестко наблюдается. Нападающий думает, что нашел жертву, а все его действия, инструменты и приемы записывают.

Смысл не в том, чтобы дать унести данные, а в том, чтобы держать поведение под наблюдением и не обрывать контакт. Потраченное впустую время — самая понятная, но не главная сторона дела. Apate хочет, чтобы мошенник сам назвал счет, кошелек, ссылку и чужое имя еще до того, как увел деньги, и чтобы это стало разведывательными сведениями для банка и оператора.

Ценность не в том, чтобы подержать жулика на линии, а в цепочке из перехвата, разбора и правил, которые возвращаются оператору связи. Даже внутренний критерий качества звучит мрачновато. По словам Джоффе, компания фиксирует случаи, когда собеседник в разговоре начинает ругаться, и отмечает это как удачу.

Объявлять революцию в противодействии мошенничеству рано. Модель, которая раньше только поднимала тревогу, став агентом, который сам выходит вовне и взаимодействует с миром, приносит и новые риски. На той стороне уже не одинокий подозрительный аккаунт.

Отбор жертв, удержание фальшивой личности, подмена лица в реальном времени, копирование голоса и автоматическое ведение множества переписок встроены в сам процесс. Независимое издание 404 Media разбирало программу подмены лица, которая в WhatsApp, Microsoft Teams и Zoom подставляет чужое лицо так, что человек по ту сторону экрана уверен, будто говорит с живым собеседником.

В схемах Юго-Восточной Азии модели используют, чтобы отбирать жертв, держать фальшивую личность и вести диалоги пакетами, а отдельные инструменты позволяют одному оператору одновременно контролировать несколько аккаунтов и порождать текст под заданную роль. Против системы, которая отвечает сразу, держит образ и подстраивается под ход разговора, ключевых слов, черных списков и жалоб задним числом уже недостаточно.

Основатель Apate набрасывал картину, в которой мошеннические группы обучат собственных ботов сами обзванивать людей и искать жертв, а операторы связи выставят против них своих. Часть таких звонков превратится в разговор двух машин. Атака и защита в этой категории и правда сходятся к тому, чтобы бить магию магией.