Ez a gyorselemzés azt mutatja meg,

hogyan nyílik egyre nagyobbra az olló a támadások költsége és sebessége, illetve az intézményi védekezés időigénye között.

És azt is, hogyan érdemes ebben a képben olvasni a közben javuló magyar csalási statisztikákat.

Mennyibe kerül ma egy hamis banki ügyfél?

A Point Predictive csalásmegelőzési elemzőcég mérése szerint mintegy 30 dollárért hozzáférhetők olyan eszközkészletek, amelyekkel a támadó a mobileszköz kameraképe helyett előre elkészített videófolyamot juttathat az azonosítási folyamatba.

Matt Vega, a cég vezető csalási stratégája szerint ezzel a személyazonosság-hamisítás egyedi technikai mutatványból könnyen hozzáférhető szolgáltatássá válik. Az American Banker nagyjából 300 dollárra becsülte egy teljes eszközkészlet árát.

A valódi kár ráadásul jóval később bukkanhat felszínre. A Point Predictive szerint a szintetikus személyazonosságokat jellemzően 6-18 hónapon keresztül építik, mielőtt a csalás eléri a végpontját.

Mire a csalás láthatóvá válik, az eredeti ügyfélbefogadási döntést már régen lezárták. A kontroll hibája csak jóval később válik érzékelhetővé.

A cég adatai szerint az amerikai hitelezők szintetikus személyazonossághoz kapcsolódó vesztesége 2025-ben 2,94 milliárd dollárt ért el, szemben az öt évvel korábbi mintegy 1,8 milliárd dollárral.

Hogy a technológia már éles támadásokban is megjelenik, arra augusztus 5-én érkezett látványos példa. A Bloomberg beszámolója szerint a Citadel, a Point72, a Two Sigma és a Millennium ellen egyszerre indultak hanghamisított hívások. A támadók vezetők hangját utánozva próbáltak rendszerhozzáférést szerezni.

A Two Sigma elhárította a kísérletet, a Point72 pedig azt közölte, hogy ügyféladat nem került ki.

A mélyhamisítvány-alapú visszaélésekkel korábban is foglalkoztunk, ahogy az AI-val támogatott csalások 1210 százalékos növekedésével is.

Mit kér a felügyelet, és mikorra?

Az Európai Központi Bank 2026. július 7-i levelében részletes kiberbiztonsági akciótervet kért az általa közvetlenül felügyelt jelentős intézményektől, október 31-i határidővel.

Ahogy hírmagyarázatunkban is bemutattuk, az EKB maga hívta fel a figyelmet arra, hogy egy sérülékenység javítására rendelkezésre álló idő bizonyos esetekben napokról vagy hetekről akár órákra rövidülhet. Az azóta eltelt hat hétben a jegybank nem közölt adatot a beadott tervek arányáról, és a határidőt sem módosította.

A fenyegetés sebességét már órákban mérik. A banki felkészülést közben továbbra is hónapokra előre ütemezett akciótervekben szervezik.

Az Európai Rendszerkockázati Testület (ESRB) márciusban még emelt szintűnek minősítette a rendszerszintű kiberkockázatot. Júniusban már súlyos fokozatra váltott, a hivatalos figyelmeztetést pedig július elején tette közzé.

Az indoklás szerint a legfejlettebb modellek a korábbinál jóval gyorsabban találnak sérülékenységeket, készítenek hozzájuk működő támadási kódot, és teljes támadásokat képesek önállóan végigvinni.

Üzleti olvasatunkban felügyeleti oldalról ez kifejezetten gyors reakciónak számít. Az eszköztár természetéből ugyanakkor adódik egy korlát.

A felügyelet követelményt határoz meg, dokumentációt kér, határidőt szab és számon kéri a felkészülést. A támadó oldalán nincs hasonló intézményi ciklus.

Ez az aszimmetria válik egyre látványosabbá.

Mit mutatnak közben a javuló hazai számok?

Banai Péter Benő, az MNB alelnöke az MNB Podcastban arról beszélt, hogy a tavaly nyáron elindított „öt csapás” programnak is köszönhetően egyes csalástípusoknál 41 százalékkal csökkent a banki átutalásokat érintő visszaélések száma.

Az Erste első féléves adatai ugyancsak javulást mutatnak. A csalási kísérletek megakadályozási aránya a tavalyi 83 százalékról 85 százalékra emelkedett, miközben a bank mintegy 21 ezer próbálkozást regisztrált.

A közzétett bontásokban többek között az adathalászat, a hamis hatósági vagy banki azonosítás, a távoli hozzáférésre való rávétel és a hamis platformokra épülő befektetési csalás jelenik meg.

A mélyhamisítvány, a hanghamisítás és a szintetikus személyazonosság ugyanakkor egyelőre nem szerepel önálló kategóriaként a nyilvános hazai statisztikákban.

A 41 százalékos javulás ettől még valós eredmény. Azt mutatja, hogyan változnak azok a csalástípusok, amelyekre az „öt csapás” program is célzottan reagál.

Az új támadási technikák terjedéséről viszont más adatok tudnának érdemi képet adni.

Egy összesített csalási mutató javulhat úgy is, hogy közben egy új támadási kategória gyorsan épül fel a háttérben.

Az eszközoldalon Magyarországon is látható mozgás. A magyar gyökerű SEON júniusban olyan szabványos adatcsatornát mutatott be, amelyen keresztül a csalásmegelőzési csapatok AI-eszközei naplózott módon férhetnek hozzá a kockázati adatokhoz.

Mit jelent ez a hazai döntéshozónak?

A támadó néhány tíz dolláros eszközzel indulhat, egyszerre több intézményt célozhat, és egyre több lépést automatizálhat. A banki védelemnek ehhez jóval összetettebb szervezetet, kontrollrendszert és felügyeleti keretet kell mozgásba hoznia.

A magyar bankok nem tartoznak az EKB közvetlen felügyelete alá. A hazai nagybankok jelentős része ugyanakkor euróövezeti bankcsoporthoz tartozik, így a csoportszintű akciótervek követelményei várhatóan a magyar működésben is megjelennek.

A mi olvasatunkban hazai szempontból ezért különösen érdekes lesz, hogyan változik a csalásstatisztikák felbontása.

Ha a szintetikus személyazonosság, a hanghamisítás és a mélyhamisítvány-alapú visszaélés külön kategóriaként is láthatóvá válik, már azt is mérni lehet, hogyan teljesítenek a banki kontrollok az új támadási módszerekkel szemben.

Forrás: a cikk a Point Predictive Fraud Risk Intelligence Report közlése (CUToday, 2026. augusztus 11.), az American Banker beszámolója, a Bloomberg 2026. augusztus 5-i értesülése (InvestmentNews közlése nyomán), az Európai Rendszerkockázati Testület 2026. június 25-i figyelmeztetése, az Európai Központi Bank 2026. július 7-i felügyeleti levele, Banai Péter Benő MNB-alelnök MNB Podcastban tett nyilatkozata (Portfolio, 2026. augusztus 9.) és az Erste 2026. augusztus 12-i közleménye alapján készült.