ЦБ обяжет банки раскрыть объем потерь от хакерских атак

ЦБ обяжет банки раскрыть объем потерь от хакерских атак

ЦБ обяжет банки раскрыть объем потерь от хакерских атак

Российские банки с 2018 года будут ежемесячно предоставлять ЦБ экономические показатели инцидентов, связанных с хищениями денежных средств со счетов. А именно суммы, на которые хакеры покушались в отчетный период, объем хищений со счетов клиентов, а также объемы средств, возвращенных гражданам (ранее банки не обязаны были это делать).

При этом технические данные, указывающие на причины возникновения инцидентов, будут из отчетов исключены, сообщили «Известиям» в пресс-службе регулятора. По мнению ЦБ, изменения формы отчетности повысят достоверность предоставляемой информации о кибератаках. Эксперты согласны, что нововведение заставит кредитные организации более ответственно относиться к вопросам информационной безопасности.

С 2013 года все банки ежемесячно сдают ЦБ отчеты по нарушениям, связанным с переводами денежных средств клиентов. Они называются «Сведения о выявлении инцидентов, связанных с нарушением требований к обеспечению защиты информации при осуществлении переводов денежных средств», с их помощью Банк России аккумулирует статистику по киберпреступлениям, сообщает iz.ru.

В документах, которые банки направляют в ЦБ сегодня, должны фиксироваться все случаи, связанные с нарушениями при переводе денежных средств клиентами: к примеру, кражи CVV-кода и других данных карты при оплате счета в ресторане или случаи скимминга (когда злоумышленники устанавливают на банкоматы специальные считывающие устройства, а затем похищают деньги). Банки предоставляют ЦБ таблицу, где отражены сам факт инцидента со способом нанесения ущерба, его дата, оператор платежной системы, последствия нарушения, предпринятые действия по устранению его последствий, а также факт обращения в правоохранительные органы. Если нарушений нет, во всех соответствующих графах проставляются нули.

С 2018 года ЦБ планирует изменить форму этой отчетности, обязав банки раскрывать экономические показатели, связанные с кибератаками.

— Изменения нужны для повышения достоверности информации об операционных расходах банков, связанных с осуществлением несанкционированных переводов денежных средств, — пояснили в пресс-службе Центробанка. — В нее предполагается включить только экономические показатели. Информацию о способе нанесения ущерба планируется передавать по каналам FinCert (подразделение ЦБ по борьбе с кибермошенничеством).

Директор по методологии и стандартизации Positive Technologies Дмитрий Кузнецов в беседе с «Известиями» отметил, что раньше банки не информировали ЦБ об объемах потерь. Руководитель направления противодействия мошенничеству компании «Инфосистемы джет» Алексей Сизов добавил, что часто банки вообще присылали регулятору нулевые отчеты, фактически замалчивая факты кибератак.

— Отсутствие информации об объеме потерь не позволяет увидеть полную картину, — уверен Дмитрий Кузнецов. — Наличие финансовых показателей о потерях в отчетах, которые публикует ЦБ на основе данных банков, дало бы службам безопасности веские аргументы для увеличения финансирования безопасности платежных приложений. С 1 января 2018 года вступает в силу закон «О безопасности критической информационной инфраструктуры (КИИ)». Вероятно, к КИИ будут отнесены системы дистанционного банковского обслуживания и автоматизированные банковские системы. То есть технические данные о кибератаках в любом случае будут поступать в ЦБ. Регулятор дополнил объем сведений об атаках объемом ущерба. Важно то, что сейчас ни ЦБ, ни общество не представляют реальный объем потерь от киберпреступлений. Наличие у ЦБ фактической информации о потерях может заставить банковскую систему серьезнее отнестись к вопросам кибербезопасности.

По словам председателя наблюдательного совета банка «Воронеж» Мурада Салихова, полное знание экономических последствий кибератак позволит ЦБ понимать, насколько важна эта проблема в масштабах государства. Эксперт подчеркнул, что предотвратить бедствие всегда проще, когда известен его масштаб.

По оценке Центробанка, в прошлом году хакеры украли с банковских карт россиян чуть более 1 млрд рублей.

ИИ научился выявлять депрессию по голосовым сообщениям в WhatsApp

Учёные показали, что депрессию можно распознать буквально «по голосу» — и для этого не нужны ни долгие опросники, ни визит к врачу. Достаточно короткого голосового сообщения в WhatsApp (принадлежит Meta, признанной экстремистской и запрещенной в России).

Исследователи из Медицинской школы Санта-Каса-де-Сан-Паулу и компании Infinity Doctors разработали медицинскую языковую модель, которая с высокой точностью определяет наличие депрессивного расстройства по аудиосообщениям.

Результаты работы опубликованы 21 января 2026 года в открытом журнале PLOS Mental Health.

В эксперименте модель анализировала короткие голосовые сообщения, где участники просто рассказывали, как прошла их неделя. И результат оказался неожиданным: у женщин с диагностированной депрессией точность распознавания превысила 91%.

Это один из лучших показателей среди подобных исследований, особенно с учётом того, что речь идёт о бытовых сообщениях, а не специально записанных медицинских интервью.

Для обучения и тестирования использовались два набора данных с WhatsApp-аудио от носителей португальского. В них вошли записи пациентов с подтверждённым диагнозом «большое депрессивное расстройство» и контрольной группы без депрессии.

Часть сообщений была максимально простой — участникам предлагали досчитать от одного до десяти, другая часть — более естественной: свободный рассказ о прошедшей неделе.

Лучше всего модель справлялась именно со «спонтанной речью». У мужчин точность в этом же сценарии оказалась ниже — около 75%, что авторы связывают с меньшим числом мужских голосов в обучающей выборке и возможными различиями в речевых паттернах. При анализе простого счёта до десяти разница между полами почти исчезала: точность составляла около 80% у женщин и чуть меньше у мужчин.

По словам авторов, модель улавливает тонкие акустические признаки — темп речи, интонации, паузы, — которые сложно заметить человеку, но хорошо видит машинное обучение. И главное — всё это происходит в привычном для людей формате повседневного общения.

Исследователи считают, что при дальнейшем развитии технология может лечь в основу недорогих и удобных инструментов раннего скрининга депрессии, не требующих сложных процедур и не нарушающих повседневные привычки пользователей.

Как отметил старший автор исследования Лукас Маркес, «незаметные акустические особенности обычных голосовых сообщений могут с неожиданной точностью указывать на депрессивные состояния».

Напомним, в недавнем исследовании метаданные WhatsApp показали: мы плохо понимаем, как ведём себя в чатах.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru