Цифровая гигиена в контексте киберугроз: знания, поведенческие практики и уязвимость населения

?мв

EDN:

1Национальный исследовательский Мордовский государственный университет, Саранск, Россия, 2Казанский федеральный университет, Казань, Россия,

Цифровая трансформация всех сфер жизни сопровождается стремительным ростом киберугроз. По данным официальной статистики, в 2020–2023 гг. количество компьютерных преступлений в России увеличилось на треть, а сумма причиненного ущерба превысила 210 млрд рублей [1].

Особую опасность представляют телефонное и интернет-мошенничество (в т. ч. мошенничество с целью получения конфиденциальных данных – фишинг, мошенничество через SMS-сообщения – смишинг, голосовое мошенничество – вишинг), а также травля в цифровой среде (кибербуллинг), которые наносят не только финансовый, но и психологический ущерб [2; 3].

При этом, как показывают исследования, большинство пользователей не обладают достаточными навыками цифровой гигиены – то есть безопасного поведения в сети, грамотного управления паролями и распознавания обманных схем [4; 5].

Термин «цифровая гигиена» не имеет устоявшегося общепринятого определения. В широком смысле под ним понимают совокупность правил, привычек и практик, направленных на минимизацию рисков при использовании цифровых устройств и интернета [5]. Близкими по смыслу выступают также понятия «информационная гигиена» (с акцентом на защите от вредоносного контента и информационной перегрузки) и «кибергигиена» (с акцентом на технических и поведенческих мерах кибербезопасности) [4; 5].

В данном исследовании под цифровой гигиеной мы понимаем три взаимосвязанных компонента: 1) знание основных видов киберугроз (фишинг, вишинг, смишинг, кибербуллинг); 2) регулярное применение защитных действий (использование антивирусного программного обеспечения, периодическая смена паролей, отказ от перехода по подозрительным ссылкам, неразглашение кодов подтверждения); 3) осознанное отношение к собственной уязвимости и ответственность за свою цифровую безопасность.

ОБЗОР ЛИТЕРАТУРЫ

Проблематика цифровой гигиены активно разрабатывается в нескольких научных направлениях.

Криминологические исследования фокусируются на росте компьютерной преступности и новых методах ее предупреждения, включая использование искусственного интеллекта для выявления аномалий [1]. Так, Д. В. Жмуров вводит понятие «цифровая кража» и классифицирует жертв в зависимости от типа похищаемых активов (платежные средства, информация, вычислительные ресурсы) [2]. В свою очередь, Е. В. Ларина анализирует киберсталкинг (преследование в цифровой среде) как угрозу общественной безопасности и обобщает зарубежные практики противодействия [8].

Отдельный пласт исследований посвящен травле в цифровой среде (кибербуллингу). Так, В. М. Ганузин с соавторами показывают связь травли в сети с депрессией, суицидальными рисками и дефицитом социальных навыков у подростков [3].Корреляции между отвлеченным использованием гаджетов (киберлафингом) и вовлеченностью в травлю в цифровой среде выявляют Н. В. Сиврикова, Т. Г. Пташко, и А. Е. Перебейнос [9]. Реакции наблюдателей, которые могут как усилить, так и предотвратить виктимизацию (становление жертвой противоправных действий), изучаются в работе В. П. Назарова, Н. В. Авербух, А. В. Буйначевой [10].

Психологический аспект цифровых стрессоров (включая мошенничество и травлю в сети) раскрыт в работе А. А. Максименко, А. А. Золотаревой и Д. В. Каширского, где показано влияние следующих феноменов на качество сна и психоэмоциональное состояние: чрезмерной озабоченности собственным здоровьем на основе информации из интернета (киберхондрии), привычки погружаться в поток негативных новостей (думскроллинга), а также зависимости от социальных сетей [7].

Непосредственно практикам цифровой гигиены посвящены статьи С. С. Гулямова и А. А. Родионова, которые предлагают кибергигиену как меру профилактики интер-нет-зависимости, а также работы А. В. Глушковой, А. О. Карелина, Г. Б. Еремина и О. В. Мироненко, вводящих понятие информационной гигиены и подчеркивающих отсутствие устоявшейся методологии в этой области [4; 5]. В зарубежной литературе S. Furnell и E. Stavrou акцентируют необходимость обучения кибербезопасности студентов не-IT-специальностей [6].

Существующие исследования охватывают криминологические, психологические и педагогические аспекты цифровой гигиены, однако комплексных социологических замеров уровня знаний, реальных защитных практик и опыта столкновения с угрозами на уровне регионального социума недостаточно. Большинство работ либо носят теоретический характер, либо ограничиваются отдельными группами (подростки, студенты). Слабо изучена также связь между самооценкой цифровой грамотности и реальным защитным поведением взрослого населения среднего российского города.

Необходимость данного исследования обусловлена именно этим пробелом. Остаются нерешенными следующие вопросы: насколько население осведомлено о конкретных видах киберугроз? Какие защитные действия реально предпринимают пользователи? Как часто люди сталкиваются с попытками мошенничества и травлей в сети? Что само население считает наиболее эффективными мерами профилактики?

Цель исследования – оценить уровень цифровой гигиены (знание киберугроз, защитные действия, опыт столкновения с попытками мошенничества и травли в цифровой среде) среди взрослого населения столицы региона.

В фокусе внимания – связь между информированностью о киберугрозах, практиками цифровой гигиены и фактами успешного противодействия мошенникам либо, напротив, успешного обмана со стороны последних.

Исследовательский вопрос: как компоненты цифровой гигиены соотносятся с уязвимостью пользователей?

Рабочая гипотеза: респонденты с низким уровнем цифровой гигиены чаще сталкиваются с успешными попытками мошенничества или травли в сети. При этом большинство опрошенных, вероятно, возлагают ответственность за защиту на внешние институты, а не на собственные действия.

Для проверки гипотезы проведен социологический опрос. Там, где это возможно, результаты сопоставлены с данными аналогичного опроса 2019 г., что позволяет оценить изменения за семилетний период.

МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ

Дизайн и выборка. Эмпирическая база исследования опирается на данные двух кросс-секционных (поперечных) массовых опросов взрослого населения города Саранска (лица старше 18 лет), проведенных в 2019¹ и 2026 гг. Дизайн исследования сочетает формат среза с элементами ретроспективного трендового анализа.

Объем каждой выборки составил n = 250 респондентов в возрасте от 18 до 75 лет. Применялась квотная выборка, стратифицированная по полу и возрасту; квоты устанавливались пропорционально демографической структуре городского населения (по данн ым Росстата).

1В 2019 г. кафедра социологии и социальной работы Мордовского государственного университета осуществила инициативное исследование, научное руководство которым осуществлял профессор, доктор социологических наук С. В. Полутин.

Social sciences and humanities 187

В силу квотного принципа отбора выборка не является строго репрезентативной генеральной совокупности в вероятностном смысле, однако обеспечивает достаточную статистическую мощность для выявления значимых внутригрупповых различий и оценки трендовой динамики по основным индикаторам.

Инструментарий. Сбор первичной информации осуществлялся с использованием авторского стандартизированного вопросника «Безопасность в интернете и телефонное мошенничество». Для обеспечения валидности трендового сопоставления блоки вопросов, фиксирующие уровень виктимизации (частоту и характер случаев столкновения с киберугрозами), отношение к жертвам и тактики мошенников, были частично унифицированы с инструментарием 2019 г.

Процедура сбора данных. Опрос 2026 г. реализован с применением смешанного режима сбора данных: личное формализованное интервью ( n = 150) и онлайн-опрос ( n = 100). Подобная гибридная процедура позволила нивелировать проблему охвата труднодоступных для онлайн-опроса социальных групп. Для корректировки возможных перекосов в квотах было применено постстратификационное взвешивание.

Опрос 2019 г. проводился исключительно в офлайн-режиме (личное формализованное интервью). Методика сбора данных была сопоставима: использовалась квотная выборка, стратифицированная по тем же критериям (полу и возрасту), с последующим постстратификационным взвешиванием для коррекции возможных отклонений от демографической структуры населения.

Аналитическая стратегия. Статистическая обработка массивов данных проводилась с помощью программных пакетов IBM SPSS Statistics 21 и MS Excel. Для оценки статистической значимости различий между независимыми выборками 2019 и 2026 гг. применялся z -критерий для сравнения двух долей (пропорций). Различия считались статистически значимыми при уровне p < 0,05.

РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЯ

Согласно результатам проведенного опроса за 2026 г., 30 % респондентов ежедневно проводят в интернет-пространстве в среднем от 6 до 8 часов. При этом распределение такой продолжительности пребывания в сети существенно различается в зависимости от пола и возраста.

Среди молодежи в возрасте от 18 до 29 лет наибольшая доля пользователей с указанным временем онлайн зафиксирована среди женщин – 45 %, тогда как среди мужчин того же возраста показатель заметно ниже и составляет 26 %.

В средней возрастной группе (от 30 до 49 лет) различия между мужчинами и женщинами сглаживаются: 25 % мужчин и 27 % женщин проводят в интернете от 6 до 8 часов ежедневно.

Среди лиц старше 50 лет картина иная: продолжительность пребывания в сети от 6 до 8 часов в день отмечается только у женщин (29 %) и полностью отсутствует среди мужчин этой возрастной категории.

Ряд вопросов касался оценки уровня знаний респондентов о понятиях, относящихся к киберугрозам, а именно: фишинг, смишинг, вишинг и кибербуллинг (табл. 1).

188                                         Социальные и гуманитарные науки

Таблица1. Распределение ответов на вопрос «Знакомы ли Вам следующие термины?» в зависимости от пола и варианта ответа «Знаком(а) и понимаю суть», %

Table 1. Distribution of responses to the question “Are you familiar with the following terms?” depending on the gender and the answer option, “I know and understand the point”, %

Вариант ответа / Answer option	Пол / Gender		В целом по выборке/ Over all sample
	Мужской / Male	Женский / Female
Фишинг / Phishing	38	42	41
Смишинг / Smishing	28	35	33
Вишинг / Vishing	32	43	39
Кибербуллинг / Cyberbullying	43	58	54

Источник : здесь и далее таблицы составлены авторами по результатам исследования. Source : hereinafter, tables were prepared by the author based on the results of the study.

Результаты показали, что наиболее знакомым термином оказался кибербуллинг: 54 % опрошенных понимают его суть. Далее по уровню осведомленности следуют фишинг (41 % респондентов знакомы с понятием), вишинг (39 %) и смишинг (33 %).

При этом наибольшая доля людей, полностью незнакомых с данными терминами, зафиксирована для вишинга – 43 % опрошенных не имеют представления об этом виде киберугрозы. Для смишинга показатель немногим ниже и составляет 39 %.

Анализ данных с учетом гендерной принадлежности показал, что женщины в целом демонстрируют более высокий уровень понимания всех четырех угроз по сравнению с мужчинами. Разрыв в осведомленности особенно заметен в отношении смишинга и вишинга: среди женщин процент тех, кто понимает суть этих понятий, на 8–10 п. п. выше, чем среди мужчин.

Если говорить о распределении ответов по возрасту, то молодежь (18–29 лет) значительно опережает старшие возрастные группы по уровню осведомленности о терминах, связанных с киберугрозами.

Так, среди тех, кто старше 50 лет, лишь 16 % понимают фишинг, а 41 % вообще не знакомы с ним – против 9 % среди молодежи.

Также наблюдается сильный разрыв по кибербуллингу: 71 % молодых знают термин, тогда как среди пожилых – только 24 %.

Доля полностью незнакомых с терминами среди респондентов 50 лет и старше достигает 68 % по кибербуллингу и 65 % по смишингу. Средняя возрастная группа (30–49 лет) занимает промежуточное положение, но также демонстрирует значительное отставание от молодежи.

Таким образом, данные наглядно показывают, что уровень осведомленности о киберугрозах зависит от возраста и пола: молодежь информированнее пожилых, а женщины – лучше ориентируются в теме, чем мужчины. При этом «кибербуллинг» оказался наиболее знакомым термином для всех групп (54 % в среднем), а наибольшая неосведомленность зафиксирована в отношении «вишинга» (39 %) и «смишинга» (33 %).

Рассмотрим теперь данные в динамике.

Согласно данным таблицы 2, доля респондентов, никогда не имевших опыта взаимодействия с обманом (вариант ответа «Нет»), статистически значимо выросла – с 25 % до 44 % (p < 0,001). Это наиболее заметное изменение среди всех рассматриваемых категорий, свидетельствующее о позитивной тенденции: почти половина опрошенных теперь не сталкивается с ситуациями потенциального или реального мошенничества.

Значимое снижение зафиксировано среди тех, кто имели опыт взаимодействия, но вовремя отреагировали – показатель уменьшился с 40 % до 28 % ( p < 0,01). Такая динамика может указывать на то, что респонденты стали реже попадать в ситуации потенциального обмана либо эффективнее пресекать попытки мошенничества на ранних стадиях.

Что касается доли респондентов, которые понесли ущерб в результате обмана («Да»), то здесь наблюдается тенденция к снижению – с 35 % до 28 %. Однако при данном объеме выборки разница не достигает строгого уровня статистической значимости ( p = 0,09). Это означает, что, хотя число зафиксированных случаев реального ущерба сократилось, для подтверждения устойчивого тренда требуются дополнительные данные.

Таким образом, динамика показателей в целом указывает на позитивный сдвиг: растет доля тех, кто никогда не сталкивался с подобными угрозами, снижается доля тех, кому приходилось реагировать на попытки обмана, а также прослеживается тенденция к сокращению числа случаев реального ущерба – хотя последнее изменение пока не подтверждено на уровне строгой статистической значимости.

Таблица 2. Распределение ответов на вопрос «Приходилось ли Вам или Вашим знакомым попадаться на обман мошенников?», динамика 2019 к 2026 гг., %

Table 2. Distribution of answers to the question “Have you or your acquaintances been deceived by scammers?”, dynamics 2019 to 2026, %

Вариант ответа/ Answer option	Год / Year
	2019	2026
Да / Yes	35	28
И да, и нет (вовремя отреагировали) / Yes and no (reacted in time)	40	28
Нет / No	25	44
Итого / Total	100	100

Отношение к утверждению «Люди сами виноваты, что становятся жертвами мошенников из-за собственной алчности» тоже изменилось (табл. 3). Доля полностью согласных с ним статистически значимо снизилась – с 23 % в 2019 г. до 11 % в 2026 г. ( p < 0,001). В то же время доля тех, кто склоняется к согласию («скорее согласных»), выросла – с 26 % до 34 %.

Суммарная доля респондентов, в той или иной степени согласных с утверждением, снизилась незначительно – с 49 % до 45 %. Однако это различие не является статистически значимым ( p > 0,05).

Таким образом, наблюдается трансформация отношения общества к вопросу ответственности жертв. Радикальные формы виктимблейминга (от англ. victimblaming – «обвинение жертвы») стали встречаться заметно реже: люди реже безоговорочно обвиняют пострадавших. При этом чаще звучит более осторожная позиция – частичное согласие с идеей о вине жертвы. В целом же общий уровень поддержки такого подхода практически не изменился.

190 Социальные и гуманитарные науки

Таблица 3. Распределение ответов на вопрос «Насколько Вы согласны или не согласны со следующими высказываниями на тему мошенничества? Люди сами виноваты, что становятся жертвами мошенников из-за собственной алчности», динамика 2019 к 2026 гг., %

Table 3. Distribution of answers to the question “To what extent do you agree or disagree with the following statements about scams? People are to blame for becoming victims of scammers due to their own greed”, dynamics 2019 to 2026, %

Вариант ответа / Answer option	Год / Year
	2019	2026
Полностью согласен(а) / I totally agree	23	11
Скорее согласен(а) / Rather, I agree	26	34
Скорее не согласен(а) / Rather, I disagree	28	26
Полностью не согласен(а) / Completely disagree	13	13
Затрудняюсь ответить / I don’t know	10	16
Итого / Total	100	100

Значительные изменения произошли в том, кому адресовались мошеннические сообщения (табл. 4).

Таблица 4. Распределение ответов на вопрос «Кому было адресовано сообщение мошенников?», динамика 2019 к 2026 гг., %

Table 4. Distribution of answers to the question “To whom was the scammer's message addressed?”, dynamics 2019 to 2026, %

Вариант ответа / Answer option	Год / Year
	2019	2026
Лично, с указанием имени / In person, with your name	30	52
Лично, но без указания имени / In person, but without your name	55	33
Отдельным группам по интересам (например, любителям рыбалки, фанатам, автолюбителям и т.д.) / To specific interest groups (e.g., fishing enthusiasts, fans, car enthusiasts, etc.)	7	15
Другое / Other	8	–
Итого / Total	100	100

В 2019 г. наиболее распространенным вариантом было обращение «Лично, но без указания имени» – его доля составляла 55 %. Вариант «Лично, с указанием имени» встречался значительно реже и выбирался лишь в 30 % случаев, а на сообщения, адресованные группам по интересам, приходилось 7 %.

К 2026 г. ситуация кардинально изменилась. Доля персонализированных сообщений с указанием имени выросла до 52 % (рост на 22 п. п., p < 0,001), тогда как доля анонимных личных сообщений (без указания имени) сократилась до 33 % (снижение на 22 п. п., p < 0,001). При этом доля сообщений, адресованных группам по интересам, увеличилась с 7 % до 15 % (рост на 8 п. п., p < 0,05).

Такая динамика свидетельствует о том, что мошенники перешли к более целевой и персонализированной тактике, используя заранее собранные данные о потенциальных жертвах. Рост доли обращений с указанием имени – с 30 % до 52 % – статистически значимо подтверждает усиление акцента на персонализацию атак ( p < 0,001).

Это делает мошеннические атаки более убедительными: сообщение с обращением по имени воспринимается как более легитимное. В результате от населения требу- ется повышенная бдительность даже при получении сообщений, содержащих личную информацию, – сам факт персонализации больше не является гарантией подлинности коммуникации.

Существенную эволюцию претерпели и тактики, используемые в мошеннических сообщениях (табл. 5).

Таблица 5. Распределение ответов на вопрос «В какой форме было адресовано сообщение мошенников?», динамика 2019 к 2026 гг., %

Table 5. Distribution of answers to the question “In what form was the scammer's message addressed?”, dynamics 2019 to 2026, %

Вариант ответа / Answer option	Год / Year
	2019	2026
В форме просьбы о помощи / In the form of a request for help	46	21
В форме угрозы / In the form of a threat	4	11
В форме предупреждения о возможной проблеме / In the form of a warning about a possible problem	16	44
В форме заманчивого предложения / In the form of an attractive offer	31	24
Другое / Other	3	1
Итого / Total	100	100

В 2019 г. доминировала тактика «просьба о помощи» – ее доля составляла 46 %. На втором месте было «заманчивое предложение» (31 %). В сумме эти две категории охватывали 77 % всех мошеннических сообщений. Оставшиеся 23 % приходились на иные форматы, среди которых заметное, хотя и скромное присутствие имели угрозы – их доля составляла 4 %.

К 2026 году картина принципиально изменилась. Лидером стало «предупреждение о возможной проблеме» – на эту тактику теперь приходится 44 % всех сообщений. При этом доля «просьбы о помощи» сократилась более чем вдвое: с 46 % до 21 % (снижение на 25 п. п., p < 0,001). Доля «заманчивых предложений» тоже уменьшилась – с 31 % до 24 % (снижение на 7 п. п., p < 0,05).

Одновременно заметно выросла доля угроз: с 4 % в 2019 г. до 11 % в 2026-м (рост на 7 п. п., p < 0,01). Прочие форматы сообщений, занимавшие в 2019 г. 19 %, к 2026 году полностью перераспределились между основными категориями – их доля сократилась до 0 %.

Такая динамика статистически значимо свидетельствует о смене тактики мошенников. Они заметно сократили использование эмоционально-манипулятивных стратегий («просьбы о помощи», «заманчивые предложения») и усилили акцент на сценариях, вызывающих страх и тревогу («предупреждения о возможных проблемах», «угрозы»).

Это может быть связано с тем, что население стало более настороженно относиться к «слишком хорошим» предложениям и очевидным эмоциональным манипуляциям. В то же время люди остаются уязвимыми перед сообщениями, эксплуатирующими опасения по поводу блокировки счетов, проблем с госуслугами, сбоев в работе сервисов и т. п. – такие сценарии вызывают более сильную и быструю реакцию, чем обещания выгоды или призывы к сочувствию.

В рамках исследования оценивался уровень знаний респондентов о конкретных механизмах цифровой защиты в зависимости от их опыта взаимодействия с мошенниками (табл. 6).

Таблица 6. Распределение ответов на вопрос «Оцените уровень Вашего знания по следующим критериям» в зависимости от опыта столкновения с обманом мошенников и варианта ответа «Глубоко разбираюсь, могу объяснить», %

Table 6. Distribution of answers to the question “Rate your level of knowledge according to the following criteria” based on experience with fraud and the option “I have a deep understanding and can explain it”, %

Критерий оценки знаний / Knowledge assessment criterion	Стали жертвой мошенников / Victim of Scammers	Столкнулись, но вовремя отреагировали / Encountered scammers but reacted in time	Не сталкивались с мошенниками / Never encountered scammers	В целом по выборке / Average sample
Преимущества и риски безопасности при использовании устройств, подключенных к интернету / The advantages and security risks of using devices connected to the Internet	17	24	2	12
Важность обновления операционной системы, антивируса и другого ПО / The importance of updating the operating system, antivirus software, and other software	13	21	4	11
Какие личные данные не следует раскрывать или публиковать в Интернете / What personal data should not be disclosed or published on the Internet	23	19	11	16
Способы ограничить доступ к своей геопозиции или полностью отказать в нем / How to restrict access to your geolocation or deny it completely	14	26	6	14
Как распознать подозрительные письма, которые пытаются выманить личные данные / How to recognize suspicious emails that try to extract personal data	13	19	7	12
Как проверить безопасность сайта перед тем, как вводить личную информацию / How to check the security of a website before entering personal information	10	18	2	9
Приемы защиты от нежелательных и вредоносных контактов в интернете / How to protect yourself from unwanted and malicious online interactions	8	16	1	7
Необходимость и суть проверки политики конфиденциальности у используемых цифровых сервисов / The importance and essence of checking the privacy policies of the digital services you use	12	26	4	13

По всей выборке доля респондентов, которые «глубоко разбираются» и могут объяснить механизмы цифровой защиты, варьируется от 7 % до 16 %. При этом межгрупповые различия существенно превышают показатели по общей выборке.

Наиболее обширные знания в области цифровой безопасности наблюдаются среди респондентов, которые сталкивались с попытками мошенничества, но смогли своевременно распознать угрозу и предотвратить ущерб. По всем восьми критериям эта группа демонстрирует показатели выше среднего уровня по выборке и достигает максимальных значений. Так, 26 % из них глубоко понимают необходимость проверки политики конфиденциальности, столько же хорошо осведомлены о способах ограничения доступа к геопозиции, 24 % разбираются в преимуществах и рисках использования подключенных устройств, а 21 % осознают важность регулярного обновления программного обеспечения.

Группа респондентов «Не сталкивались с мошенниками» демонстрирует наименьший уровень цифровой грамотности: доля глубоко разбирающихся в вопросах безопасности варьируется от 1 % (защита от вредоносных контактов) до 11 % (осознанное обращение с персональными данными в сети). Таким образом, отсутствие опыта столкновения с мошенничеством связано с пониженной компетентностью и, как следствие, повышенной уязвимостью перед киберугрозами.

Группа «Стали жертвой мошенников» занимает промежуточное положение с показателями от 8 % до 23 %. Например, 23 % из этой категории глубоко разбираются в вопросах раскрытия личных данных – это выше общего уровня по выборке (16 %) и близко к результатам группы «вовремя отреагировавших» (19 %). Такая ситуация может отражать рост осведомленности уже после понесенного ущерба. Однако имеющихся знаний оказалось недостаточно, чтобы предотвратить обман в момент атаки.

Анализ практик обеспечения безопасности при использовании интернета и мобильных телефонов показал, что наиболее распространены пассивно-ограничительные меры. Так, 70 % респондентов не открывают подозрительные ссылки, а 68 % не сообщают никому коды из SMS. Эти действия требуют минимальных технических знаний и основаны на базовой осторожности. Высокий процент их использования ( p < 0,001 по сравнению с более сложными мерами) свидетельствует о том, что большинство населения усвоило основные правила цифровой безопасности.

Наиболее слабыми местами оказались самозапрет на кредитование (13 %) и отказ от публичных Wi-Fi (10 %).

Что касается информированности о профилактических мероприятиях, то 39 % респондентов слышали о проведении предупредительных кампаний по борьбе с цифровым мошенничеством в своем населенном пункте, тогда как абсолютное большинство (61 %) такой информацией не обладает. Это статистически значимо ( p < 0,01) указывает на низкий охват населения просветительскими и предупредительными кампаниями.

Среди тех, кто слышал о мероприятиях, распределение оценок их уровня следующее: только 18 % оценивают его как высокий, наибольшая доля (59 %) характеризует уровень проводимых мероприятий как средний, а 21 % – как низкий. Таким образом, даже среди информированной части населения преобладает сдержанная или отрицательная оценка качества профилактической работы.

Вопрос об эффективности текущих государственных мер по борьбе с мошенничеством демонстрирует еще более выраженный скептицизм. Суммарная доля респондентов, считающих меры неэффективными («скорее неэффективны» – 27 % и «совершенно неэффективны» – 29 %), составляет 57 %. Лишь 5 % оценивают их как полностью эффективные, а 25 % – как скорее эффективные (в сумме 30 %). Еще 13 % затруднились с ответом. Более половины населения ( p < 0,001) выражают недоверие к государственным усилиям в противодействии кибермошенничеству.

ОБСУЖДЕНИЕ

С 2019 по 2026 г. в восприятии кибермошенничества российским обществом произошли разнонаправленные изменения.

С одной стороны, зафиксирован позитивный тренд: число пострадавших от кибер- мошенничества снизилось. Доля пострадавших сократилась с 35 % до 28 %, а доля респондентов, не сталкивавшихся с подобными ситуациями, статистически значимо выросла – с 25 % до 44 % (p < 0,001). Вероятно, это связано с внедрением технических мер защиты со стороны финансовых организаций и операторов связи, таких как двухфакторная аутентификация, системы мониторинга подозрительных транзакций и фильтрация мошеннических звонков.

С другой стороны, сохраняется высокий уровень недоверия к государственным мерам: 57 % опрошенных считают действия властей по борьбе с кибермошенничеством не эффективными. Кроме того, 45 % респондентов в той или иной степени склонны винить самих пострадавших, полагая, что обман стал возможен из-за их алчности или недостаточной бдительности (практикуют обвинение жертв). В результате преобладания в общественном сознании подобных установок снижается готовность пострадавших обращаться в правоохранительные органы и ослабевает профилактическая активность – как на индивидуальном уровне, так и в рамках общественных просветительских кампаний.

Указанные меры сопряжены либо с необходимостью совершения дополнительных действий, либо с осознанием угрозы, которая не воспринимается населением как очевидная. В случае с самозапретом на кредитование речь идет об относительно новом инструменте, низкая распространенность которого может быть обусловлена как недостаточной информированностью граждан, так и воспринимаемой сложностью процедуры оформления.

Особый научный интерес представляет выявленная нелинейная связь между уровнем цифровой компетентности и опытом столкновения с мошенничеством, что уточняет исходную гипотезу исследования.

Анализ данных показывает следующую закономерность. Среди респондентов, никогда не сталкивавшихся с мошенничеством, крайне редко встречаются те, кто хорошо разбирается в механизмах защиты: доля таких людей составляет всего от 1 % до 11 % в зависимости от конкретного аспекта безопасности. Напротив, наибольшая компетентность наблюдается среди тех, кто вовремя распознал угрозу и предотвратил ущерб: в этой группе доля людей с глубоким пониманием вопросов цифровой защиты достигает 16–26 %.

Полученные результаты позволяют предположить, что высокая цифровая грамотность не всегда выступает надежным превентивным фактором, предотвращающим мошенничество. Напротив, именно успешный опыт отражения атаки зачастую стимулирует последующее углубление знаний: человек осознанно изучает механизмы защиты после того, как столкнулся с угрозой и сумел ее нейтрализовать. В то же время отсутствие негативного опыта создает опасную иллюзию безопасности: люди переоценивают собственную защищенность и не считают нужным осваивать дополнительные меры предосторожности, что в действительности формирует скрытую уязвимость перед лицом современных киберугроз.

Ограничением данного исследования является объем выборки (n = 250). При глубокой кросс-табуляции данных (одновременный учет пола, возраста и опыта виктимизации) наполнение отдельных аналитических ячеек оказывается небольшим. Важно отметить методологические особенности сравнения данных 2019 и 2026 гг. В 2019 г. опрос проводился исключительно в офлайн-формате, а в 2026 году был применен смешанный дизайн. Известно, что формат опроса может влиять на ответы респондентов, особенно в вопросах, касающихся цифровых навыков и опыта столкновения с мошенничеством. Тем не менее выявленные трендовые сдвиги и парадокс цифровой компетентности обладают высокой эвристической ценностью и задают вектор для будущих исследований на более репрезентативных массивах данных.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Проведенное социологическое исследование подтверждает, что дефицит цифровой гигиены (как когнитивных знаний, так и регулярных поведенческих практик) значимо повышает цифровую уязвимость пользователей регионального центра. Несмотря на рост доли граждан, никогда не сталкивавшихся с мошенничеством (с 25 % до 44 %, p < 0,001), тот позитивный тренд нивелируется эволюцией тактик злоумышленников. Переход к персонализированным атакам (52 %) и стратегиям, эксплуатирующим страх (44 %), требует от населения качественно нового уровня бдительности.

Для эффективного снижения киберрисков необходим переход от пассивной теоретической информированности к формированию устойчивых практических навыков. В этом контексте базовыми и наиболее эффективными барьерами, доступными рядовому пользователю, становятся: обязательное включение двухфакторной аутентификации во всех критически важных сервисах; использование менеджеров паролей для генерации уникальных комбинаций, что минимизирует риски при утечках данных.

Исходя из полученных данных, профилактическая политика на региональном уровне должна быть скорректирована следующим образом:

Целенаправленно ориентировать информационные кампании на группы населения, еще не сталкивавшиеся с цифровым мошенничеством, разрушая их иллюзию безопасности.

Адаптировать содержание профилактических материалов, обучая граждан алгоритмам проверки персонализированных сообщений и распознаванию атак, маскирующихся под официальные уведомления о проблемах.

Преодолевать институциональный скептицизм через популяризацию простых технических инструментов самозащиты (самозапрет на кредитование, отказ от публичных Wi-Fi для финансовых операций), демонстрируя их реальную эффективность.

Перспективным направлением для уточнения выявленных закономерностей и повышения статистической надежности выводов станет проведение аналогичного исследования на более широкой репрезентативной выборке с охватом нескольких регионов Российской Федерации. Результаты такой работы будут особенно полезны региональным органам власти, финансовым организациям и образовательным учреждениям при планировании и реализации программ повышения цифровой грамотности населения.

Материалы статьи могут быть использованы для разработки образовательных программ и практических рекомендаций, направленных на повышение цифровой грамотности и формирование навыков цифровой гигиены, а также осознанных практик защиты персональных данных.