惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

cs.AI updates on arXiv.org
cs.AI updates on arXiv.org
Threat Intelligence Blog | Flashpoint
Threat Intelligence Blog | Flashpoint
A
Arctic Wolf
Apple Machine Learning Research
Apple Machine Learning Research
人人都是产品经理
人人都是产品经理
Spread Privacy
Spread Privacy
IT之家
IT之家
F
Fortinet All Blogs
GbyAI
GbyAI
T
Threat Research - Cisco Blogs
月光博客
月光博客
WordPress大学
WordPress大学
V
Vulnerabilities – Threatpost
G
GRAHAM CLULEY
酷 壳 – CoolShell
酷 壳 – CoolShell
MyScale Blog
MyScale Blog
小众软件
小众软件
AI
AI
云风的 BLOG
云风的 BLOG
Jina AI
Jina AI
博客园 - 【当耐特】
T
Tailwind CSS Blog
Recorded Future
Recorded Future
Simon Willison's Weblog
Simon Willison's Weblog
I
Intezer
Schneier on Security
Schneier on Security
Engineering at Meta
Engineering at Meta
OSCHINA 社区最新新闻
OSCHINA 社区最新新闻
V
V2EX
T
The Exploit Database - CXSecurity.com
大猫的无限游戏
大猫的无限游戏
PCI Perspectives
PCI Perspectives
K
Kaspersky official blog
U
Unit 42
奇客Solidot–传递最新科技情报
奇客Solidot–传递最新科技情报
Webroot Blog
Webroot Blog
钛媒体:引领未来商业与生活新知
钛媒体:引领未来商业与生活新知
A
About on SuperTechFans
Stack Overflow Blog
Stack Overflow Blog
N
News and Events Feed by Topic
MongoDB | Blog
MongoDB | Blog
C
CERT Recently Published Vulnerability Notes
Security Latest
Security Latest
爱范儿
爱范儿
L
LangChain Blog
V
Visual Studio Blog
W
WeLiveSecurity
Exploit-DB.com RSS Feed
Exploit-DB.com RSS Feed
C
Cisco Blogs
H
Hackread – Cybersecurity News, Data Breaches, AI and More

Все публикации подряд на Хабре

Ловим музу за клавиатуру: как айтишнику стать автором Что умеет Midjourney в 2026? Мой немного грустный разбор этого шикарного инструмента Никто не любит писать тесты, но ИИ может исправить это IPv8 выглядит как мечта. Поэтому почти наверняка не взлетит Производители вернули в продажу материнки с DDR3. Что происходит? Управление агентом с телефона через Telegram теперь в KodaCode От координации к лидерству: как меняется роль руководителя разработки Я сделала родителям бизнес вместо пенсии: зарабатываем 70 тысяч, мама не даёт продать В три раза быстрее приемка товара и оптимизация трудозатрат на 73%: как «РСТ-Инвент» помог Gulliver Group ИИ-шечный мир победил? О влиянии искусственного интеллекта на игропром Кремль снижает давление на Телеграмм пока Европа строит интернет по паспорту Как CEO, CTO и CIO за 8 часов собрали ИИ-директора, который умеет держать позицию под давлением Как (не) потерять домен за выходные Вместо 8 разных VPS: как я организовал практику студентам на одном сервере Почему твой Open Source проект не замечают? R&D: искусство управления неопределенностью в разработке AI-дефляция: вакансий для разработчиков больше, а рост зарплат — худший за 15 лет Мы отдали управление роботами OpenClaw. Что из этого вышло Галактический ID: система идентификации для всех форм разумной жизни Шесть основ бизнес-анализа: начинаем с вопроса «Кто в игре?» Код-ревью, в котором дело не в коде Данные переехали. Команда — нет Системной подход к сдаче OSWE в 2025 Почему комната управления реактором покрашена в цвет морской пены 4 YAML-файла вместо PySpark: как аналитикам строить пайплайны без разработчиков LLM-агент для поиска свободных доменов: автоматизируем подбор Когда, зачем и как правильно начинать новую сессию в Claude Code? Как я заставил нейросеть писать макросы для FreeCAD Анатомия ИИ‑агента для подбора персонала. От тысячи резюме к топ‑10 за минуты Опыт разработчика как экономика внимания Автономность как точка невозврата: кто будет субъектом в цифровом будущем Обучение ИИ в «диких» условиях: как рутинные действия превращаются в датасеты Как измерить LLM для задач кибербеза: обзор открытых бенчмарков Где хранить код? Сравнение GitHub, GitLab и Bitbucket Математика объясняет, почему нормальное распределение встречается повсюду Почему ваш FinOps не работает: 12 тезисов от практиков Как подписать проектную документацию УКЭП с использованием бесплатных лицензий Pilot Адаптивное администрирование Sigla Vision Я грузил уран в бочки, а потом 20 лет строил ИТ в атомной отрасли Чем позвонить с Эвереста? История и обзор спутниковой связи. Часть 2 Как языковая модель помогает контролировать качество инструктажей по охране труда в металлургии Как не передать на desktop свой IP в РКН Анатомия SAP Privileges: как устроено управление правами в macOS MoneyDev: Сказка про три главных слова Обновлённый токенизатор видео K-VAE 2.0 от Сбера Как сделать диспетчеризацию дома на 1284 квартиры почти бесплатно Как мы разогнали железную дорогу Мы дали агентам рутину. Теперь надо решить — что делать с освободившимся временем Токсичный контент, промпт-хакинг и защита ИИ — всё о Guardrails для LLM Умный город начинается с точного взгляда: как «Фалькон Тех» меняет пространство к лучшему Навайбкодил приложение для анализа графов Почему Дюну так интересно читать? Упрощаем работу с рутиной или как стать Гендальфом Белым Деконструкция Go: CPU, RAM и что там происходит. Go Assembler база. Часть 1.1 Какие профессии исчезнут из-за ИИ, а какие появятся? И что с этим делать Как мы построили IT-отдел, где хочется расти: архитектурные встречи, прозрачные метрики и книжные подарки Rufler: Делаем из Claude Code автономный рой через один YAML-конфиг Sing-box и белый список приложений Как построить надёжный обмен сообщениями в микросервисах: лучшие практики для enterprise OpenAI строит MLM-пирамиду, а McKinsey и Accenture помогают ей в этом Дом, который не построил Фишер (Часть 2) «Сверхзвуковой математик» против «Вдумчивого логиста»: битва алгоритмов 3D-упаковки Мультимодальные модели – грубый и дорогой инструмент Разговоры ничего не стоят. Код тоже Проверки физических лиц: с кого начнет ФНС Топ-10 бесплатных нейросетей для создания видео в 2026 году Первые слои кода: как наши решения сегодня определяют архитектуру ИИ на десятилетия Разработка нового статического анализатора: PVS-Studio JavaScript Поиск уязвимостей ПО: базовый минимум или роскошный максимум Почему оценка персонала не работает как инструмент управления Как мы разработали ИИ-ассистента и сократили рутину продуктовой команды на 50% Как я ушел из найма, нажарил косточек и продал на маркетплейсах на 168 млн в год Когда 1С:ERP уже внедрена, а нормального производственного плана всё ещё нет Как я сделал Claude мультимодальным, подключив к нему Qwen Omni Как приглашение на вакансию мечты превращается в атаку Infrastructure as Code: философия и лучшие практики IaC Тестируем Yandex Code Assistant на задаче, в которой нужно хранить секреты nxs-universal-chart v3.0: новое поколение универсального Helm-чарта Callback Injection: Техника, которая отправила Microsoft Defender в глухой нокаут «Все идеи на стол»: митап как способ вывести проект из тупика Сегодня я узнал нечто новое о GPU благодаря багу в своей игре Как заставить LLM ̶ ̶г̶а̶л̶л̶ю̶ ̶ эволюционировать Карта событий как фундамент аналитики: практический кейс для E-commerce Что выбрать для AI: x86, ARM или RISC-V? Дайджест железа за март Роль соматических мутаций в развитии аутоиммунных заболеваний: путь к избирательной терапии Mythos от Anthropic — тревожный сигнал для всех, а не только для банков Guardrails для LLM на Java: как приручить промпт‑инъекции и токсичные ответы Green-VLA: как мы собрали VLA-модель для реального антропоморфного робота и не потеряли обобщение Финансовая гонка вооружений: почему умные люди добровольно в ней участвуют Эра ИИ-агентов наступила: выбираем лучшего цифрового сотрудника # Практический опыт внедрения WinCC Redundancy на производственном предприятии Сделал MVP за 3 дня, а потом неделю прикручивал оплату. Оно того стоило? Физика против Маска: почему Starship V3 может оказаться ещё одной катастрофой Нефть Венесуэлы: крупнейшие запасы в мире, но не крупнейшая нефтяная держава JPA 4. Переосмысление Hibernate Почему зеркальная фотокамера Nikon D5 десятилетней давности идеально подошла для миссии «Артемида-2» Проект «Уровень-Спутник» или как мы сделали платформу для гидрологов «Замедлиться, чтобы ускориться»: почему ИИ повышает цену ошибок в требованиях и архитектуре Как с нуля поднять трафик IT-компании на 1657% при бюджете 55 тыс. и выжить Pixel-perfect Downsampling — идеальная отрисовка 50 миллионов точек без потерь
Соцсети, соседи и лайки: как глубоко налоговая анализирует ваши связи?
strannik96 · 2026-04-22 · via Все публикации подряд на Хабре

Соцсети, соседи и лайки: как глубоко налоговая анализирует ваши связи?

Уровень сложностиПростой

Время на прочтение4 мин

Охват и читатели2K

Аналитика

Вот уже почти полгода, после ухода со службы в ФНС, я помогаю разбираться в реальных механизмах налогового контроля. Для связи с читателями я сделал телеграм канал «Налоговый Инсайдер», в котором отвечаю на вопросы и развенчиваю мифы, которые любят тиражировать различные псевдоэксперты и СМИ.

Сегодня, готовя очередной пост с разбором вопросов и просматривая комментарии, я наткнулся на вопрос, который иллюстрирует частое заблуждение о проверках. Ему я решил посвятить отдельный подробный разбор в формате полноценной статьи на Хабре.

Сам комментарий звучит так:

Если я получаю переводы на карту от друзей и коллег, неужели ФНС будет глубоко копать, кто где работает и с кем учился? Примут ли они в качестве доказательств моей правоты (или вины) информацию из ВКонтакте, или что мы из одной школы или вуза?

По сути, за этим комментарием стоят два цельных вопроса:

  1. насколько глубоко вообще готова копать налоговая?

  2. каков юридический вес таких данных?

Все знают, что ФНС сейчас это одно из самых продвинутых ведомств в плане сбора информации, и ее базы данных позволяют проследить цепочку ваших действий на многие годы назад. Но налоговый контроль это еще и про полноценную следственно-аналитическую работу, которая не может проводится в отрыве от исследования вашего цифрового профиля. То как вы выглядите в интернете ничуть не менее важно, как то, как вас видит система ФНС АИС Налог - 3.

Возможно, я вас удивлю, но в порыве сбора доказательной базы сотрудники ФНС могут анализировать информацию вплоть до того, в какой детский сад ходит ваш ребенок (и я не шучу), на предмет того, а не выяснится ли, что вы и человек, с которым вы совершаете подозрительные сделки, водите детей в одну группу или школу. Это может показаться абсурдом, но это реалии современной контрольно-аналитической работы, и честно говоря, часто дает свои неплохие результаты.

Поэтому, даже если вы не родственники, а просто прописаны в соседних домах, этот факт тоже может анализироваться на предмет дружеских связей и, как итог, наличия между вами негласных договоренностей, которые могут оказать влияние на совершенные между вами сделки.

Другими словами задача ФНС найти налоговую экономию, и поэтому, если ваш контрагент является по совместительству вашим приятелем, то это может натолкнуть сотрудников ФНС на мысль, что статус ваших сделок может быть совсем не таким, как выглядит на бумаге.

Пример из моей практики работы в районной инспекции

У меня в анализе была организация, которая по всем признакам была похожа на «техническую» т.е. не осуществляющую реальную экономическую деятельность, но при этом компания обладала численностью около 20 человек, и организация (анализируемый налогоплательщик), с которой у «технической» компании были взаимоотношения, указывала этот довод в качестве подтверждения экономической обоснованности совершения сделок.

Когда я выгрузил данные по всем сотрудникам «технической» компании, то обнаружил, что трое ее работников были прописаны в одном доме, еще двое в соседнем. Несколько работниц женщин раньше тоже были зарегистрированы по адресу этого дома.

Когда через допросы я начал выяснять в чем дело, то установил, что в одном из домов находилась «наливайка», где собиралась местная интеллигенция. Однажды один из посетителей рассказал приятелям, что можно получить 5 тыс. рублей за фиктивное оформление, так, за неделю было трудоустроено 15 человек: граждане подтянули жен, друзей и собутыльников-приятелей. Причем работал сетевой маркетинг - за акцию «приведи друга» организаторы накидывали сверху еще по 5 тысяч.

Поэтому налоговики анализируют и собирают данные не только по официальным родственникам но и отрабатываются все возможные связи: где вы живете, с кем работаете, живете и, конечно, ваши социальные сети.

Как налоговая использует соцсети?

Если круг потенциальных свидетелей, бизнес-партнеров или контрагентов уже очерчен, Инспектор может анализировать ваш «цифровой профиль» - посмотреть, кто у вас в друзьях и даже кто ставит лайки на фото. Я не говорю, что так делается всегда, но это бывает очень полезно для установления связей, и что человек из себя представляет.

Да, приложить скриншот из VK к акту проверки не получится, но эта информация натолкнет инспектора на правильный «след» и подскажет, кого именно нужно вызвать на допрос.

Еще работая в районной инспекции (около 10 лет назад), с помощью обычного анализа профилей в ВК я уже распутывал схему по обналичиванию денег через взаимозависимых ИП. На допросах лица утверждали, что не знакомы с анализируемым налогоплательщиком. Но при этом они были друзьями в ВК и оставляли лайки под фотографиями друг друга на протяжении нескольких лет (еще до совершения сделок).

Кроме того, если вы пользуетесь приложением Getcontact, то, как именно вы записаны в телефонных книгах других людей, также может анализироваться и использоваться для установления дополнительных связей. Я часто использовал Getcontact, чтобы понять реальный статус человека. Например, по официальным данным вы не ведете коммерческую деятельность, но в приложении у вас тег как «Саша продажа автозапчастей» или «Оксана графический дизайн» или под другими говорящими обозначениями, то это наведет инспекторов на определенные мысли.

В моей практике были случаи, когда именно таким способом я выявлял теневых менеджеров, которые переводили деньги за клининговые услуги сотрудникам без оформления. Имея на руках лишь перечень лиц и их номеров телефонов, через теги в Getcontact мы устанавливали их реальный функционал и определяли кого первостепенно вызывать на допрос и какие обстоятельства стоит выяснять.

Резюме и выводы

Помню, как в начале года СМИ активно тиражировали новость о том, что ваше фото с новогоднего стола с икрой может стать поводом для налоговой проверки. И это конечно же не так. Никто из налоговиков не сидит в соцсетях и не ищет признаки «красивой жизни» у случайных людей. Но, если в отношении вас уже идет предпроверочный анализ, то ваши сети могут и скорее всего будут анализироваться на предмет установления важной идентификационной информации, которая может использоваться для осуществления налогового контроля.

Поэтому даже ваше фото в профиле в телеграм или других мессенджерах тоже будет просмотрено, и может быть принесено вместе с аналитической справкой руководителю отдела. Таким образом, отвечая на поставленные в начале вопросы я отвечу так

Да, налоговая готова очень глубоко копать, вплоть до выяснения где работают все ваши родственники и просмотра ваших соцсетей, а что до легализации, то даже если она потребуется в отношении информации которая публикуется в разных «интернет местах» то ФНС всегда найдет способ как это сделать или как использовать.

Если вам интересна тематика налогов или у вас есть свои вопросы, подписывайтесь на мой канал «Налоговый инсайдер». Там же вы сможете задать свой вопрос.