МТС Банк внедряет графовые нейросети (GNN AI) для обнаружения вторжений в инфраструктуру, сообщила пресс-служба банка. Разработанный «ансамбль» моделей, по данным компании, выявляет более 90% сценариев перемещения хакеров внутри сети, которые могут оставаться незаметными для классических систем защиты.

«Мы объединили графовые нейросети в единый организм: там, где одна модель ошибается, ее подстраховывают остальные. До аналитика доходят единицы событий в сутки — те, что действительно стоят внимания», — рассказал вице-президент по информационной безопасности МТС Банка Илья Зуев.

В банке пояснили, что злоумышленники все чаще используют подход living-off-the-land («жизнь за счет местных ресурсов»): подключаются к стандартным протоколам, перемещаются по привычным маршрутам и используют забытые ключи доступа, из-за чего вторжение может долго не фиксироваться. Графовый подход анализирует не отдельные события, а связи между учетными записями, серверами и сессиями и выявляет цепочки нетипичных переходов. При этом он не заменяет межсетевые экраны, антивирусы и системы мониторинга, а закрывает их слепые зоны.

В пресс-службе сообщили, что по итогам пилота на данных за год графовые нейросети выявили более 90% векторов перемещения «белых» хакеров внутри инфраструктуры. За это время в банке прошли 22 теста на проникновение и одна проверка Red Team — все активности обнаружили на этапе перемещения внутри инфраструктуры. Далее решение планируют поэтапно масштабировать на всю инфраструктуру и развивать совместно с участниками рынка информационной безопасности.

Читайте также:

Российский бизнес в зоне риска: что показало исследование рынка защиты персональных данных

Что делать после инцидента утечки данных: чек-лист для бизнеса

Утечка персданных: как снизить риск получить штраф