Удаление мошеннического письма, как правило, защищает одного получателя, но ничего не меняет для самого преступника, поэтому разработчик по имени Лоран Джованнони создал ScamBuster, который сам вступает в переписку с авторами фишинговых атак и собирает данные об их инфраструктуре.
Система использует искусственный интеллект и выдаёт себя за потенциальную жертву. В зависимости от сценария ScamBuster изображает пожилого человека, владельца малого бизнеса, занятого руководителя или неопытного туриста. Мошенник продолжает разговор, рассчитывая получить деньги, и постепенно раскрывает сведения, которые могут помочь в расследовании.
ScamBuster не рассылает сообщения первым. Он лишь отвечает на входящие письма. Такое ограничение заложено в архитектуру системы. Во время переписки несколько агентов на базе языковых моделей поддерживают выбранный образ, оценивают ответы собеседника и извлекают номера телефонов, банковские реквизиты, платёжные домены и другие признаки преступной схемы.
Собранные данные позволяют связать между собой десятки писем, которые используют одинаковые счета, телефонные префиксы или платёжные домены. ScamBuster объединяет совпадения в профиль мошеннической инфраструктуры и экспортирует результаты в форматах STIX 2.1 и MISP, совместимых с системами анализа киберугроз.
Алгоритм также сравнивает эффективность разных образов и выбирает подходящий вариант для следующей переписки. По данным разработчика, самый удачный образ помогает получить в 5,5 раза больше полезных признаков, чем наименее подходящий. Сейчас система работает с GPT-4o-mini, но поддерживает другие коммерческие и открытые языковые модели.
ScamBuster используют в рабочем режиме с ноября 2025 года. Полный исходный код планируют опубликовать 5 августа 2026 года под лицензией MIT во время конференции Black Hat USA. Разработчик также готовит поддержку мошеннических звонков и сообщений.