Антифрод-систему WEB ANTIFRAUD включили в реестр российского ПО

Антифрод-систему WEB ANTIFRAUD включили в реестр российского ПО

Антифрод-систему WEB ANTIFRAUD включили в реестр российского ПО

Антифрод-система WEB ANTIFRAUD включена в реестр российского ПО. Об этом сообщили представители компании Web Antifraud, занимающейся разработкой продукта. Теперь использовать WEB ANTIFRAUD можно в компаниях, где запрещена установка зарубежного софта.

Не так давно мы обозревали версию антифрод-системы WEB ANTIFRAUD v.3. В частности, мы писали об интересных нововведениях: разработчики добавили информацию по событиям, регистрируемым информационной системой.

В целом WEB ANTIFRAUD заточена под выявление мошенников среди пользователей сайтов и мобильных приложений. Антифрод-система собирает и анализирует технические и поведенческие данные о сессии на устройстве пользователя.

Таким образом, продукт может:

  • проверять новых пользователей;
  • защищать учётные данные от кражи;
  • определять реальный IP-адрес пользователя;
  • обеспечивать адаптивную аутентификацию;
  • детектировать ботов и вредоносов на устройствах;
  • выявлять фрод через мультиаккаунты.

Среди плюсов WEB ANTIFRAUD можно также отметить простоту интеграции клиентских модулей в приложения заказчика. При этом для сайтов используется вставка в виде JavaScript-кода, а для защиты мобильных приложений — Mobile SDK для Android и iOS.

Как отмечает Web Antifraud, включение системы в реестр отечественного ПО освобождает от уплаты НДС при её покупке (пп. 26 п. 2 ст. 149 Налогового кодекса Российской Федерации).

Умным агентам строят цифровые клетки: в России рождается новый рынок ИБ

Крупные российские компании разрабатывают системы контроля автономных ИИ-агентов. Спрос на такие решения растёт вслед за способностями нейросетей: вчера они сочиняли письма, а сегодня уже запускают код, открывают файлы и самостоятельно ходят по корпоративным системам. Оставлять такого сотрудника без присмотра становится опасно.

Основой нового направления стала инфраструктура harness — программная обвязка вокруг языковой модели, сообщают «Известия».

Она подключает память, данные и внешние инструменты, определяет доступные агенту действия и решает, когда нужно остановиться и позвать человека.

Собственные harness-решения создают Яндекс, MWS AI, «Сбер» и другие компании. Они разрабатывают маршрутизацию запросов между моделями, контроль расхода вычислительных ресурсов, мониторинг операций и защитные барьеры.

В Т1 сообщили, что за год число запросов бизнеса на механизмы контроля ИИ-агентов выросло примерно втрое. Около 80% обращений связаны с доступом к корпоративным данным, предотвращением утечек и обязательным подтверждением критических решений человеком.

Наиболее активно такими системами интересуются банки, промышленность, государственные организации и ретейл. По оценке ГК «Солар», российский рынок продуктов для защиты ИИ уже в 2026 году может достичь 1-2 млрд рублей, а вместе с услугами — 4 млрд. К концу десятилетия другие эксперты допускают рост сегмента до 3-8 млрд рублей.

Отдельный риск заключается в том, что языковая модель не всегда способна отличить данные от инструкции. Вредоносная команда, спрятанная в письме или документе, может заставить агента выполнить опасное действие. Поэтому контроль должен работать за пределами самой LLM: проверять запросы, ответы и обращения к инструментам.

Представители ФСТЭК России считают, что угрозы передачи конфиденциальной информации в сторонние ИИ-сервисы уже покрываются действующими требованиями. Минцифры продолжает работу над регулированием отрасли.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru