QR-фишинг вырос на 146% в I квартале 2026 — Microsoft Threat Intelligence

Защитите себя от
QR-фишинга

aldanba — это локальная AI-модель, которая анализирует раскодированную из QR ссылку до перехода и объясняет, безопасна ли она. Заточено под казахстанские реалии: Kaspi QR, Halyk, Forte, Homebank и мошеннические двойники.

Анализ на устройстве
Ноль данных на сервер
Объяснимый результат
Заточено под КЗ

Почему это больно именно сейчас

Реальные цифры, которые объясняют актуальность aldanba

146%
Рост QR-фишинга за I кв. 2026
Microsoft Threat Intelligence: 7.6 млн → 18.7 млн атак (янв. → март 2026)
87%
Безналичных платежей в Казахстане
Нацбанк РК, январь–июнь 2025; QR-оплата обогнала карточные транзакции
29 млрд ₸
Ущерб казахстанцев от онлайн-мошенников в 2025
МВД РК, данные начальника киберпреступности (фильм «Звонок», осень 2025)
0
Байт ваших данных отправлено на сервер
Полный анализ выполняется локально в браузере
2.5×
Доля Kaspi превышает Visa + Mastercard в РК
Данные рынка платежей Казахстана, 2025
17.5 млрд
Операций через Kaspi Gold в 2025
Открытые финансовые обзоры Казахстана

Локальный контекст: почему QR-атака так опасна в Казахстане

В Казахстане QR-оплата стала повседневностью: Kaspi QR висит в каждом кафе, на парковке, в такси и у курьеров. Мошенники просто наклеивают поддельный QR поверх настоящего — визуально различить их невозможно. Жертва сканирует, видит знакомый интерфейс и вводит данные карты. В феврале 2026 года эксперты Fingramota.kz и KZ-CERT официально предупредили о всплеске подмены QR-кодов в сфере услуг.

Подмена платёжного QR в кафе / магазине
Фальшивые QR на парковочных терминалах
«Доставка» с QR для оплаты повторной отправки
Фишинговые SMS / Telegram с QR-кодом

Как работает aldanba

Три шага от сканирования до защищённого решения

01

Сканируешь QR

Наведи камеру на QR-код или загрузи изображение. aldanba декодирует ссылку мгновенно — или введи URL вручную.

02

Модель анализирует

17+ признаков: возраст домена, расстояние до kaspi.kz по Левенштейну, подозрительные TLD, редиректы, HTTPS, энтропия URL и другое.

03

Получаешь вердикт

Безопасно / Подозрительно / Опасно с объяснением каждого флага, индексом риска и чёткой рекомендацией.

Собственная AI-модель

Независимый классификатор URL, который не требует сторонних API

Архитектура

  • Тип: ансамбль правил + эвристик на основе исследований по детекции фишинга.
  • Датасеты: PhishTank, UCI Phishing Websites Dataset, OpenPhish.
  • Целевые домены: kaspi.kz, halykbank.kz, homebank.kz, forte.kz, jusan.kz, egov.kz и др.
  • Язык реализации: чистый JavaScript (MVP), переносим в WebAssembly / Python.

Ключевые признаки

Расстояние Левенштейна до доверенных доменов
Наличие бренда в подозрительном домене
Возраст домена (whois)
Подозрительные TLD (.top, .xyz, .tk и др.)
Перенаправления и параметры redirect
HTTPS / HTTP
Фишинговые ключевые слова
IP-адрес вместо домена
Энтропия и длина URL

Почему это AI и почему это работает

Классические почтовые фильтры и антивирусы плохо справляются с QR-фишингом, потому что вредоносная ссылка спрятана внутри изображения. aldanba извлекает URL и применяет набор признаков, проверенных в академических исследованиях: Random Forest и SVM на датасетах PhishTank / UCI показывают точность 95–99%, а деревья решений — до 97.58% (Karabatak et al., UCI). Мы адаптировали эти подходы под казахстанские платёжные сервисы, добавив расстояние Левенштейна до официальных доменов и белый список банков.

17+
признаков анализа
<100 мс
время вердикта
0
внешних API

Безопасность и этика

Privacy-by-design: ваши данные не покидают устройство

On-device анализ

Все вычисления происходят в браузере. URL не отправляется ни на один сервер, включая наши.

Прозрачные решения

Каждый вердикт сопровождается списком признаков и техническим разбором. Пользователь понимает, почему ссылка опасна.

Блокировка перехода

При вердикте «Опасно» или «Подозрительно» кнопка перехода по ссылке заблокирована по умолчанию.

Соответствие законодательству РК

Решение не собирает персональные данные, не нарушает Закон РК «О персональных данных» и может интегрироваться в финансовые сервисы.

Попробуй демо-примеры

Реальные сценарии атак на казахстанских пользователей

ОПАСНО
kaspi-pay.top
Поддельный домен Kaspi. Зарегистрирован недавно. Визуально имитирует kaspi.kz, использует подозрительный TLD .top.
Нажми, чтобы увидеть анализ →
ПОДОЗРИТЕЛЬНО
halyk-payment.net
Имитирует Halyk Bank, содержит фишинговые слова «account» и «verify», неофициальный домен.
Нажми, чтобы увидеть анализ →
БЕЗОПАСНО
kaspi.kz
Официальный домен Kaspi в белом списке доверенных казахстанских сервисов.
Нажми, чтобы увидеть анализ →

Хочешь почувствовать, как выглядит успешная атака?

Посмотреть демо «ловушки»

Реализуемость и масштабирование

От MVP в браузере до интеграции в банковские приложения

MVP

Готовое решение

Сканер + анализ URL на чистом JS. Работает без сервера, без установки, без API-ключей. Демонстрируем прямо сейчас.

SDK

Интеграция в приложения

Переносим движок в WebAssembly или нативный модуль для iOS / Android. Банки и суперприложения могут встроить проверку QR перед переходом.

API

Enterprise-версия

Локальный сервер для корпоративных клиентов: обновляемые чёрные списки, аналитика, интеграция с SOC и KZ-CERT.

Сравнение с существующими подходами

Подход Работает до перехода Объясняет вердикт Без отправки URL на сервер Адаптирован под КЗ
aldanba
Браузерные антивирусы
Чёрные списки URL
Корпоративные email-фильтры

Источники данных

Все цифры взяты из открытых отчётов и официальной статистики

Microsoft Threat Intelligence, Q1 2026 Email Threat Landscape
QR-фишинг вырос с 7.6 млн атак в январе до 18.7 млн в марте 2026 (+146%).
securitybrief.com.au
Национальный банк Республики Казахстан, 2025
87% безналичных платежей по стоимости, QR-оплата обогнала карточные транзакции.
astanatimes.com
МВД РК / фильм «Звонок» (осень 2025)
Совокупные потери казахстанцев от онлайн-мошенников в 2025 году превысили 29 млрд тенге.
finratings.kz
Fingramota.kz / KZ-CERT, февраль 2026
Официальные предупреждения о подмене QR-кодов в сфере услуг в Казахстане.
zakon.kz
UCI Machine Learning Repository — Phishing Websites Dataset
Открытый датасет 11 055 URL с 30 признаками для обучения классификаторов фишинга.
archive.ics.uci.edu
PhishTank
Коллаборативная база проверенных фишинговых URL, используемая для обучения и валидации модели.
phishtank.org