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Traducido por IA

Incidente 1413: Supuestos anuncios de estafa de impuestos internos generados por IA supuestamente suplantaron la identidad del comisionado de Nueva Zelanda, Peter Mersi, en un supuesto seminario web falso sobre impuestos a las criptomonedas.

Traducido por IA
Descripción:
Traducido por IA
El Servicio de Impuestos Internos de Nueva Zelanda advirtió que estafadores utilizaron una supuesta imagen generada por IA del Comisionado Peter Mersi, con presunta marca falsa del Servicio de Impuestos Internos, así como anuncios engañosos en redes sociales, para promocionar un seminario web falso sobre cambios en los impuestos a las criptomonedas. La campaña supuestamente buscaba engañar a las personas para que revelaran información personal.

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Alleged: Unknown image generator developers , Unknown generative AI developers y Unknown deepfake technology developers developed an AI system deployed by Unknown scammers y Unknown advertisers, which harmed Social media users in New Zealand , Peter Mersi , New Zealand taxpayers , New Zealand Inland Revenue , General public of New Zealand , General public y Epistemic integrity.
Sistemas de IA presuntamente implicados: Unknown image generator technology , Unknown deepfake technology y Social media platforms

Estadísticas de incidentes

ID
1413
Cantidad de informes
1
Fecha del Incidente
2026-03-05
Editores
Daniel Atherton

Informes del Incidente

Cronología de Informes

+1
El Comisionado de Impuestos Internos es la última víctima de una estafa.
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El Comisionado de Impuestos Internos es la última víctima de una estafa.

El Comisionado de Impuestos Internos es la última víctima de una estafa.

rnz.co.nz

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El Comisionado de Impuestos Internos es la última víctima de una estafa.
rnz.co.nz · 2026
Traducido por IA

Ni siquiera el Comisionado de Impuestos Internos puede escapar a las estafas.

El departamento de impuestos advirtió el jueves que la población debe tener cuidado con las estafas en redes sociales que suplantan la identidad de neozelandeses …

Variantes

Una "Variante" es un incidente de IA similar a un caso conocido—tiene los mismos causantes, daños y sistema de IA. En lugar de enumerarlo por separado, lo agrupamos bajo el primer incidente informado. A diferencia de otros incidentes, las variantes no necesitan haber sido informadas fuera de la AIID. Obtenga más información del trabajo de investigación.
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