BI.ZONE и МегаФон объединили усилия против банковского мошенничества

BI.ZONE и МегаФон объединили усилия против банковского мошенничества

BI.ZONE и МегаФон объединили усилия против банковского мошенничества

Компания BI.ZONE и оператор связи МегаФон расширили сотрудничество в области кибербезопасности. В рамках технологического партнерства оператор начал предоставлять в режиме реального времени разработчику информацию о мошенниках и их жертвах. Эти сведения автоматически становятся доступны всем участникам Платформы обмена данными о киберугрозах — совместного проекта BI.ZONE и Ассоциации банков России.

По данным компании BI.ZONE, в России 80% краж со счетов физических лиц совершается с использованием методов социальной инженерии: жертва поддается на уловки мошенников и сама переводит им деньги. Чаще всего злоумышленники связываются с клиентами банков по телефону и через СМС-сообщения. Поэтому данные мобильных операторов об инцидентах существенно снижают количество атак в финансовой сфере.

Благодаря сотрудничеству компании BI.ZONE с МегаФоном в Платформу обмена данными о киберугрозах будет поступать информация о злонамеренных ресурсах, в том числе используемых для фишинговых атак, о заражениях вредоносным ПО, мошенниках и их жертвах. Если эти сведения использовать в работе антифрод-системы финансовой организации, это позволит значительно повысить уровень выявления банковского мошенничества. При этом специальные правила, разработанные аналитиками компании BI.ZONE, дадут возможность с высокой точностью определять абонентов, устройства которых заражены вредоносными программами.

«Наше партнерство с BI.ZONE началось еще во время пилотного периода запуска платформы — на старте мы предоставляли адреса вредоносных и фишинговых доменов. Сейчас мы расширяем сотрудничество, добавляя в общую базу угроз данные о мошенниках и их жертвах, — комментирует Сергей Хренов, директор по предотвращению мошенничества и потерь доходов ПАО «МегаФон». — Эта информация особенно актуальна для игроков финансового сектора, так как позволяет эффективно бороться с банковскими мошенниками. Мы фиксируем деятельность последних и передаем соответствующие данные аналитикам BI.ZONE».

«Актуальная информация — ключевой фактор успеха в борьбе с современными цифровыми угрозами, — рассказывает Антон Окошкин, технический директор BI.ZONE. — Однако в одиночку ни одна финансовая организация не может позволить себе аккумулировать нужное количество данных для предотвращения кибератак. Это потребовало бы существенных затрат как на приобретение информации из разных источников, так и на содержание большой команды высококлассных экспертов в сфере кибербезопасности. Объединение усилий в сборе данных дает возможность ощутить максимальный эффект от использования информации о киберугрозах: надежная проактивная защита при существенной экономии ресурсов».

Платформа обмена данными о киберугрозах — совместный проект компании BI.ZONE и Ассоциации банков России — позволяет выстраивать проактивную защиту в финансовых организациях. Решение помогает противодействовать атакам злоумышленников благодаря коллаборации между участниками, тщательному отбору источников информации с учетом отраслевой и региональной специфик. Платформа открывает доступ к самым актуальным данным: ежедневно автоматически добавляются и обновляются десятки тысяч признаков, по которым распознают потенциальную угрозу (индикаторы компрометации). Источниками данных выступают все подключенные в рамках Ассоциации банков организации, а также технологические партнеры, среди которых ФинЦЕРТ Банка России, разработчики инструментов кибербезопасности, крупнейшие операторы связи, центр мониторинга и реагирования на инциденты BI.ZONE CERT и многие другие.

Cloud.ru представила фильтр, скрывающий конфиденциальные данные от ИИ

На конференции GoCloud 2026 компания Cloud.ru анонсировала Guardrails Filter — инструмент для более безопасной работы с генеративным ИИ. Его задача довольно понятная: не дать конфиденциальным данным случайно утечь в большую языковую модель.

Схема работы выглядит так: сервис проверяет текст запроса, ищет в нём конфиденциальные данные — например, персональные сведения, банковские реквизиты, API-ключи и другие секреты, — затем маскирует их и только после этого отправляет обезличенный запрос в модель. Когда модель возвращает ответ, система подставляет реальные значения обратно.

Иначе говоря, пользователь получает нормальный результат, но сами чувствительные данные не уходят за пределы корпоративного контура в исходном виде.

Сейчас инструмент рассчитан на работу с моделями из сервиса Cloud.ru Foundation Models. В этой платформе доступно более 20 моделей разных типов, включая text-to-text, audio-to-text и image-text-to-text. При этом Cloud.ru отдельно уточняет, что механизм фильтрации будет доступен и в формате on-premise, то есть для установки на стороне самого заказчика.

Появление такого инструмента хорошо вписывается в общий тренд: компании всё активнее используют генеративный ИИ, но тема утечек данных остаётся одной из главных причин, почему внедрение идёт не так быстро, как хотелось бы. Особенно это чувствительно для отраслей, где много персональной и служебной информации, — например, для здравоохранения, ретейла и госсектора.

Кроме того, Cloud.ru сообщила, что добавила в Foundation Models LLM-модель российской компании HiveTrace с Guardrails-механизмом. По заявлению компании, такая модель должна лучше справляться с рисками вроде промпт-инъекций, утечки системных инструкций и некорректной обработки выходных данных.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru