Group-IB представила инструкцию по реагированию на инциденты в системах интернет-банкинга

Group-IB представила инструкцию по реагированию на инциденты

Международная компания Group-IB анонсирует выпуск «Инструкции по реагированию на инциденты, связанные с системами дистанционного банковского обслуживания». Документ создан для обучения основам реагирования на случаи мошенничества в системах интернет-банкинга и нацелен на снижение уровня подобных инцидентов.

Инструкция предназначена для повышения осведомленности сотрудников корпоративных служб информационной безопасности при реагировании на случаи хищений денежных средств с использованием систем интернет-банкинга. Она была подготовлена на основе обобщенной практики реагирования компьютерных криминалистов Group-IB на случаи мошенничества при компрометации реквизитов систем дистанционного банковского обслуживания. В инструкции подробно указываются причины и признаки инцидентов, пошагово расписываются технические и организационные мероприятия, отдельное внимание уделяется вопросам предупреждения хищений. Документ сопровождается подробными иллюстрированными приложениями. Этот материал создавался с учетом существующих юридических норм и признанных экспертных рекомендаций и может использоваться для разработки внутренних нормативных документов.

«При подготовке нашей инструкции мы, прежде всего, ориентировались на банковских клиентов различных сегментов бизнеса, — говорит автор текста Максим Суханов, специалист отдела расследований Group-IB. — В этом ключевое отличие документа от публиковавшихся ранее, которые предназначались для использования самими банками. Кроме того, большой акцент делается на практику, что позволяет организациям эффективно применять положения данной инструкции».

«Group-IB закрывает большой пробел на рынке информационной безопасности России, — поясняет рецензент текста Алексей Лукацкий, бизнес-консультант по информационной безопасности компании Cisco. — Есть много тех, кто внедряет средства защиты. Есть те, кто их разрабатывает. Но нет тех, кто готов помочь потребителям, которые столкнулись с ситуациями обхода имеющихся защитных систем и должны оперативно не только среагировать на инцидент, но и собрать доказательств и следы несанкционированной активности, пригодные для правоохранительных и судебных органов. Разработанная инструкция помогает в устранении этого пробела».

С полным текстом инструкции можно ознакомиться на официальном сайте компании по следующей ссылке: http://www.group-ib.ru/images/files/Group-IB_dbo_instruction.pdf.

Подпишитесь на новости

SECURITM подключила внешние ИИ к данным об ИБ через MCP

Чтобы выяснить, какие высокие риски остались без задач, теперь можно спросить привычного ИИ. SECURITM запустила MCP-сервер: он позволяет внешнему ассистенту обращаться к данным платформы об активах, рисках, задачах и метриках без ручного переноса сведений в чат.

Как сообщает разработчик, это первый MCP-сервер среди российских SGRC/SOAR-систем. MCP — открытый протокол подключения ИИ к внешним инструментам и источникам данных.

Сценарий простой: пользователь спрашивает, какие критически важные активы остались без владельца, кто просрочил задачи или как изменились показатели за месяц. Ассистент находит сведения в SECURITM и собирает таблицу, сводку для руководства или проект плана работ.

Потом запрос можно уточнить — например, сгруппировать просрочки по ответственным. Подключение рассчитано на клиентов с поддержкой MCP. Среди вариантов разработчик называет GigaChat, решения Яндекса, Claude, ChatGPT, Cursor и локальные модели с соответствующей интеграцией. Настройка зависит от выбранного инструмента.

Сервер работает только на чтение: ИИ не сможет переписать риски или закрыть неудобные задачи, чтобы отчёт выглядел бодрее. Для подключения используется отдельный MCP-токен, доступ можно ограничить по IP-адресам.

Функция дополняет встроенного ИИ-ассистента: теперь работать с данными можно и из внешнего ИИ. Она доступна в платных версиях SECURITM — облачной и для установки в инфраструктуре заказчика.

Но порядок в реестрах нейросеть не создаст одним красноречием. Качество ответа зависит от исходных данных и модели, а выводы требуют проверки.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru