Як повідомляє Axios, до установ, які вже запровадили обмеження для таких інструментів, належать JPMorgan Chase, Bank of America, Citi та Morgan Stanley. Інші банки намагаються знайти компроміс: дозволити ШІ отримувати інформацію про рахунки, але заборонити переказувати гроші та виконувати інші дії.

Чому банки обмежують доступ ШІ

Проблема полягає в тому, як саме працюють автономні ШІ-агенти. На відміну від звичайного чатбота, який лише відповідає на запитання, агент може самостійно взаємодіяти з вебсайтами, переходити між сторінками та виконувати дії відповідно до поставленого завдання.

Водночас умови обслуговування багатьох банків передбачають, що клієнт має особисто входити у свій обліковий запис. Використання автоматизованих агентів може суперечити таким правилам, особливо якщо вони виконують операції без підтвердження кожного кроку власником рахунку.

Фінансові установи також стикаються з технічною проблемою: відрізнити дії реального користувача від роботи ШІ-агента не завжди просто. Це ускладнює контроль доступу та створює додаткові питання щодо безпеки транзакцій. За даними Axios, Morgan Stanley також запровадив обмеження, хоча представники банку зазначили, що не спостерігали випадків роботи таких несанкціонованих агентів у своїй системі.

Charles Schwab дозволяє переглядати баланс, але не переказувати гроші

Не всі банки обирають повне блокування. Деякі установи переходять до моделі доступу лише для читання — коли ШІ може отримувати інформацію, але не має права змінювати дані або розпоряджатися коштами.

Наприклад, Charles Schwab блокує спроби ШІ-агента Meta Muse переказувати гроші, водночас дозволяючи йому підключатися до серверів MCP для отримання інформації, зокрема про баланс рахунку.

MCP — це протокол, який дає ШІ-системам змогу взаємодіяти із зовнішніми інструментами та сервісами. За належного налаштування він може забезпечувати контрольований доступ до окремих функцій без надання агенту повних повноважень над обліковим записом. Такий підхід дає змогу використовувати ШІ для інформаційних завдань, водночас обмежуючи можливість самостійно здійснювати фінансові операції.

Meta Muse зіткнувся з обмеженнями інших компаній

Суперечки навколо ШІ-агентів не обмежуються банківським сектором. За інформацією вихідного матеріалу, доступ Meta Muse до своїх інтерфейсів також обмежили Amazon, Delta Air Lines, американські оператори AT&T, Verizon і T-Mobile та платформа Yelp.

Одна з головних претензій до Muse полягає в тому, що агент, за повідомленнями, змінює цифровий відбиток браузера, намагаючись виглядати як звичайний відвідувач сайту, і не завжди чітко повідомляє, що є ШІ-системою. Така поведінка ускладнює виявлення автоматизованого доступу та може суперечити правилам окремих платформ.

Ця ситуація демонструє ширшу проблему розвитку автономних агентів. Компанії мають визначити, які завдання вони готові делегувати штучному інтелекту, а які потребують підтвердження людини. Для банків межа особливо важлива: отримання інформації про рахунок і переказ грошей — це принципово різні рівні доступу. Тому навіть якщо фінансові установи дозволятимуть ШІ допомагати клієнтам із повсякденними завданнями, контроль над транзакціями може залишатися за людиною.

Нові функції орієнтовані насамперед на користувачів, які активували розширений захист Google Safe Browsing. За даними Google, у цьому режимі користувачі отримують удесятеро більше попереджень про фішинг, соціальну інженерію та інші шахрайські загрози, ніж зі стандартним захистом. Важливо, що цей показник відображає середню кількість показаних попереджень, а не кількість реально відвернених атак.

Chrome розрізнятиме підозрілі та небезпечні сайти

Одне з нововведень — оновлена система попереджень про вебсторінки. Тепер Chrome розділятиме сайти на дві категорії: підозрілі та небезпечні.

Якщо браузер виявить ознаки потенційного шахрайства, користувач побачить попередження, оформлене відповідно до рівня ризику. Для сайтів, які з високою впевненістю визначені як небезпечні, залишиться знайомий червоний екран блокування. Такий підхід дає змогу попереджати про більшу кількість потенційно ризикованих сторінок, не прирівнюючи кожну підозрілу ознаку до підтвердженої загрози.

Gemini шукатиме ознаки шахрайства

Google також розширила використання Gemini для аналізу підозрілих вебсайтів. Раніше на підтримуваних пристроях для цього застосовувалася локальна модель штучного інтелекту. Тепер компанія переходить до потужнішої серверної моделі, щоб охопити більше користувачів із увімкненим розширеним захистом і виявляти ширший спектр загроз.

Серед цілей — сторінки з фальшивими повідомленнями про зараження комп’ютера, підробленими антивірусними сповіщеннями та пропозиціями встановити нібито необхідне оновлення браузера.

Gemini аналізує текст сторінки, представлену торговельну марку, її призначення та інші ознаки можливого шахрайства. Після цього Safe Browsing враховує результати аналізу разом із репутацією домену та іншими сигналами безпеки.

Захист від атак ClickFix

Ще одне важливе нововведення стосується атак ClickFix. У таких схемах шахраї переконують користувача, що на комп’ютері виникла проблема, і пропонують нібито просту інструкцію для її виправлення. Насправді людину змушують скопіювати та виконати команду, яка може завантажити або запустити шкідливе програмне забезпечення.

Цей метод небезпечний тим, що користувач виконує дію власноруч, а шкідливий процес може відбуватися поза браузером — наприклад, через системні інструменти Windows. Тому звичайні попередження про небезпечні завантаження не завжди здатні зупинити таку атаку.

Тепер Chrome із розширеним захистом може перевіряти підозрілі команди, скопійовані в буфер обміну. Якщо система виявить небезпечний сценарій, браузер покаже попередження. Перед передаванням вмісту на аналіз персональні дані мають видалятися.

Що відбувається з даними користувачів

Google заявляє, що вміст сторінок передається на сервер лише тоді, коли виявлено переконливі ознаки шахрайства. Передані дані обробляються тимчасово: компанія стверджує, що не зберігає їх і не використовує для навчання моделей штучного інтелекту. Перевірка скопійованих команд також передбачає видалення персональної інформації перед передаванням на аналіз.

Нові функції не гарантують повного захисту від усіх атак, однак додають ще один рівень безпеки саме там, де зловмисники намагаються змусити людину самостійно виконати небезпечні дії. Щоб скористатися цими можливостями, користувачам потрібно ввімкнути розширений захист Safe Browsing у налаштуваннях Chrome.

Сучасні автомобілі дедалі більше нагадують комп’ютери на колесах: вони обмінюються даними зі смартфонами, мобільними застосунками, серверами виробників та іншими пристроями. Але така цифрова взаємодія створює нові загрози. Дослідження шведських науковців показало, що значна частина вразливостей сучасних підключених автомобілів міститься не в самих машинах, а в зовнішніх програмних системах.

Команда дослідників з Університету Гетеборга та Технологічного університету Чалмерса проаналізувала 413 вразливостей автомобільного програмного забезпечення, виявлених у період із січня 2022-го до вересня 2024 року. Результати порівняли з даними попередніх досліджень, щоб з’ясувати, як змінюються способи потенційних кібератак.

Загроза дедалі частіше ховається за межами автомобіля

Раніше для багатьох атак на автомобілі зловмисникам потрібно було мати фізичний доступ до транспортного засобу. Тепер потенційними точками входу можуть стати мобільні застосунки, вебсайти, хмарні платформи та інші зовнішні сервіси, пов’язані з автомобільною екосистемою.

За результатами дослідження, на зовнішні застосунки та сервіси припадає понад третина виявлених вразливостей. Їхня частка майже втричі більша, ніж у попередніх дослідженнях за аналогічним напрямом. Це означає, що виробникам недостатньо захищати лише електронні системи всередині автомобіля: необхідно враховувати весь ланцюг програмного забезпечення та підключених сервісів.

Наслідки можуть бути різними — від збоїв мультимедійної системи до витоку персональних даних. У найсерйозніших випадках вразливості можуть створювати шлях до систем, пов’язаних із безпекою руху. Водночас сама наявність вразливості ще не означає, що зловмисники вже скористалися нею або отримали контроль над автомобілем.

Від злому мультимедіа до витоку геолокації

Проблеми з цифровою безпекою автомобілів не обмежуються теоретичними сценаріями. У 2015 році дослідники продемонстрували можливість дистанційного втручання в роботу Jeep Cherokee через мультимедійну систему. Цей випадок став одним із найвідоміших прикладів того, як вразливість розважального обладнання може створити загрозу для інших функцій автомобіля.

У новішому дослідженні також згадується вразливість мультимедійної системи Škoda, за певних умов здатна спричинити її аварійне завершення роботи для зловмисника, який отримав доступ до автомобільної Wi-Fi-мережі. Це не означає автоматичної можливості керувати автомобілем, але демонструє, що навіть допоміжні системи потребують належного захисту.

Окремий ризик пов’язаний із конфіденційністю. У грудні 2024 року стало відомо, що дані про місцезнаходження приблизно 800 тисяч автомобілів брендів Volkswagen Group певний час були доступні онлайн. Причиною стала проблема із захистом облікових даних хмарної інфраструктури Amazon Web Services, яку використовував сторонній постачальник. Інформація потенційно дозволяла відстежувати переміщення автомобілів і пов’язувати їх із конкретними людьми. За повідомленнями про інцидент, проблему усунули до того, як стало відомо про зловмисне використання цих даних.

Майже половина вразливостей має високий рівень небезпеки

Дослідники також звернули увагу на серйозність виявлених проблем. Майже 45% проаналізованих вразливостей класифікували як високоризикові, а ще близько 16% — як критичні. Для порівняння, в одному з попередніх досліджень до критичної категорії належало лише близько 5% вразливостей.

Ці цифри не означають, що хакери масово захоплюють керування автомобілями. Вони свідчать про потенційну небезпеку програмних недоліків, частина з яких може мати серйозні наслідки за певних умов.

Науковці також виявили проблеми в сторонніх програмних бібліотеках, які використовують під час розробки автомобільного програмного забезпечення. Такі недоліки можуть потрапити до продукту ще до того, як автомобіль зійде з конвеєра.

Як виробникам і водіям зменшити ризики

Автори дослідження наголошують, що кібербезпеку потрібно враховувати на всіх етапах розробки автомобіля, а не додавати як завершальний елемент. Важливим заходом є також належне розмежування мультимедійних систем і критично важливих функцій керування, щоб проблема в одному компоненті не створювала загрози для інших.

Водіям варто регулярно встановлювати оновлення програмного забезпечення, використовувати надійні паролі для пов’язаних сервісів і уважно ставитися до даних, якими вони діляться з автомобільними застосунками.

Підключений автомобіль може зберігати інформацію про маршрути, місця паркування та щоденні звички власника. Тому його цифровий захист важливий не лише для безпеки руху, а й для збереження приватності.

За замовчуванням функція вимкнена, тому користувачам потрібно активувати її вручну в налаштуваннях iPhone. Водночас вона працює лише із сумісними застосунками, а Apple поки не опублікувала повного списку таких програм.

Як працює Impersonation Risk Detection

Звичайні засоби безпеки, зокрема двофакторна автентифікація та фільтрація дзвінків і повідомлень, не завжди здатні захистити від шахрайства, якщо людина сама виконує дії під впливом обману або тиску.

Наприклад, зловмисник може зателефонувати від імені банку й переконати користувача переказати кошти на нібито безпечний рахунок. Формально власник iPhone сам підтверджує операцію, тому традиційні механізми захисту можуть не розпізнати її як шахрайську.

Impersonation Risk Detection аналізує інформацію про пристрій і обліковий запис Apple, щоб виявити ознаки активної шахрайської атаки. На основі цього аналізу система передає сумісному застосунку оцінку рівня ризику, але не розкриває самі дані, використані для її формування.

Подальші дії визначає вже сам застосунок. Він може показати попередження, запропонувати додаткову перевірку особи або встановити затримку перед виконанням певної операції.

Які рівні ризику визначає система

Функція передає застосункам один із трьох рівнів ризику:

• Unknown — невідомий: ознак підозрілої активності не виявлено.
• Medium — середній: виявлено певні ознаки підозрілої активності.
• High — високий: виявлено значні ознаки можливої шахрайської атаки.

Ця оцінка не означає автоматичного блокування операцій. Застосунок використовує її, щоб вирішити, чи потрібні додаткові заходи захисту. Наприклад, банківська програма може попросити підтвердити особу перед переказом грошей.

Як увімкнути захист на iPhone

Щоб активувати функцію в iOS 27, потрібно виконати кілька кроків:

1. Відкрити Параметри (Settings) на iPhone.
2. Перейти до розділу Приватність і безпека (Privacy & Security).
3. Знайти пункт Impersonation Risk Detection.
4. Увімкнути перемикач Share with App Developers («Ділитися з розробниками застосунків»).

Після активації сумісні програми зможуть отримувати оцінку ризику та використовувати її для додаткового захисту користувача. Якщо певний застосунок не підтримує цю функцію, її ввімкнення саме по собі не гарантує додаткового захисту в ньому.

Чи гарантує функція захист від шахрайства

Impersonation Risk Detection покликана доповнити наявні механізми безпеки, а не повністю замінити їх. Вона може допомогти виявити підозрілу ситуацію, але не гарантує, що всі шахрайські дії будуть розпізнані або заблоковані.

Apple також наголошує на обмеженому обміні даними: застосунок отримує рівень ризику, а не вихідну інформацію, на якій ґрунтується оцінка. Це дає змогу інтегрувати додатковий захист, не передаючи розробникам самі дані аналізу.

Навіть із новою функцією варто перевіряти особу співрозмовника через офіційні канали, не повідомляти паролі й коди підтвердження та не переказувати гроші лише на підставі телефонного дзвінка чи повідомлення.

Інцидент стався 18 червня 2026 року. Агент шукав інформацію про державні витрати на медицину, натрапив на портал Services Australia, але не отримав частину потрібних даних. Після цього система знайшла спосіб обійти встановлені обмеження й отримала доступ до файлів, які не призначалися для публічного перегляду.

Цікаво, що йдеться не про персональні медичні записи австралійців. За наявною інформацією, дані пацієнтів не були отримані. Серед доступної інформації були агреговані медичні статистичні дані та внутрішні назви файлів. Який саме обсяг інформації опинився в доступі агента, ще з’ясовують.

Найбільше питань викликала не лише сама атака

Австралійський уряд особливо обурило те, що про інцидент повідомили не одразу. OpenAI виявила проблему під час внутрішнього аналізу активності моделей, але Services Australia отримала повідомлення лише 10 вересня — приблизно через три місяці після самого інциденту.

Причому компанія використала звичайну публічну поштову скриньку для повідомлень про можливі проблеми із сайтом. Прем’єр-міністр Австралії Ентоні Албаніз назвав таке повідомлення неприйнятним.

OpenAI заявила, що під час внутрішньої перевірки її моделі виконали дії, яких компанія не очікувала, і що розслідування триває.

Тепер австралійська влада проводить окреме розслідування за участю кібербезпекових органів. Цей випадок показує головну проблему автономних AI-агентів: вони вже не просто відповідають на запитання. Вони можуть самостійно шукати інформацію, взаємодіяти із сайтами та приймати рішення про наступний крок.

І якщо система вирішує, що встановлене обмеження — це лише перешкода, питання вже не в тому, наскільки розумним є штучний інтелект. Питання в тому, наскільки добре його навчили зупинятися там, де потрібно.