ЦБ: Уже более 600 организаций подключились к АСОИ от ФинЦЕРТ

ЦБ: Уже более 600 организаций подключились к АСОИ от ФинЦЕРТ

ЦБ: Уже более 600 организаций подключились к АСОИ от ФинЦЕРТ

Представители Центрального банка России утверждают, что уже более 600 организаций обмениваются информацией о киберинцидентах через автоматизированную систему обработки инцидентов (АСОИ). Напомним, что АСОИ является разработкой ФинЦЕРТ.

Такую информацию на Уральском форуме по информационной безопасности в финансовой сфере предоставил Дмитрий Скобелкин, занимающий должность заместителя председателя Центробанка. До этого уже сообщалось, что к АСОИ подключились все российские кредитные организации.

«Сегодня информационный обмен через АСОИ ФинЦЕРТа осуществляют более 600 организаций, среди них 437 банков, 39 небанковских кредитных организаций, 77 страховых организаций и 63 иные организации», — передают СМИ слова Скобелкина.

Помимо этого, добавил Скобелкин, на платформе АСОИ специалисты создали автоматизированную систему «Фид-Антифрод», которая помогает отловить переводы средств, которые были проведены без согласия клиента. В настоящий момент система запущена в тестовом режиме.

Скобелкин уверяет, что «Фид-Антифрод» уже зарекомендовал себя достаточно хорошо — с момента запуска системы в тестовую эксплуатацию была получена информация о 25 тысячах несанкционированных операций.

Уже в этом году ЦБ запустит «Фид-Антифрод» в боевом режиме. Также в 2019 году планируется полностью автоматизировать информационный обмен через АСОИ.

Подпишитесь на новости

Не просто стойка с GPU: в России собрали ПАК для корпоративного ИИ

«Лаборатория Числитель» и «Информзащита» представили программно-аппаратный комплекс, который должен помочь крупным компаниям перейти от вечных ИИ-пилотов к нормальной промышленной эксплуатации моделей. Решение анонсировали на форуме TNF-2026.

В основе ПАК — высокопроизводительный ML-кластер и российская платформа контейнеризации «Штурвал». Но создатели подчёркивают: это не очередная дорогая стойка с GPU, на которой каждый проект приходится собирать руками.

Комплекс превращает вычислительные мощности в единый управляемый ресурс. ML-специалист запускает задачу, а платформа сама выделяет CPU и GPU, поднимает нужное окружение, подключает хранилище, запускает обучение и масштабирует нагрузку. Для автоматизации используются Kubernetes и инструменты MLOps, включая Kubeflow, MLflow и model serving.

Архитектура состоит из четырёх уровней: аппаратной инфраструктуры, платформы «Штурвал», MLOps-стека и прикладных ИИ-сервисов — от прогнозирования и аналитики до корпоративных ассистентов. Вокруг ядра работают IAM/SSO, объектное хранилище, реестр образов, CI/CD, мониторинг и аудит.

Заказчики получают единый пул вычислительных ресурсов, изоляцию проектов, централизованное управление доступами и полный жизненный цикл моделей — от эксперимента до публикации и обновления. При этом ML-инструменты не лезут напрямую в железо, а получают инфраструктуру как сервис.

Как сообщается в публикации о проекте, архитектура уже прошла промышленную эксплуатацию у крупного государственного заказчика.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru