Банкоматы на Эльбрусах: банки не против, но просят надежности

Банкоматы на Эльбрусах: банки не против, но просят надежности

Банкоматы на Эльбрусах: банки не против, но просят надежности

Российская компания BFS занялась производством банкоматов. Их оснастят процессорами «Эльбрус» и начнут продавать в следующем году. Крупные банки заинтересовались замещением, но хотели бы убедиться в современности и безопасности устройств.

BFS поставляла импортные банкоматы в Россию последние 18 лет. Теперь она будет сама их собирать. Об этом РБК рассказал гендиректор и совладелец BFS Артем Жилонов. Речь об устройствах самообслуживания с процессорами «Эльбрус».

«Нашими банкоматами уже заинтересовались крупные российские банки, включая ВТБ, — говорит Жилонов. — Сформированы рабочие группы, мы планируем первые партии поставок».

По его словам, один из крупных банков планирует закупить у BFS 1,5 тыс. устройств на «Эльбрусах».

Новость о планах перейти на отечественные банкоматы журналистам подтвердили в ВТБ, Сбербанке, Росбанке и «Русском Стандарте». При этом все они подчеркнули, что замена возможна, если российский аналог будет соответствовать техническим требованиям и стандартам безопасности. В Сбере еще упоминали эргономику и дизайн.

«Тема имеет право на жизнь, но нужны финансовые вложения и компании, которые будут этим заниматься», — комментирует новость для Anti-Malware.ru Руслан Ложкин, руководитель службы ИБ Абсолют Банка.

Абсолют Банк, как потенциальные заказчик, выделяет основные проблемы отечественных разработок:

«Эльбрус не поддерживает Windows, — объясняет Ложкин. — Соответственно, нужна своя операционная система, адаптированная под банкоматы».

С оценкой архитектуры согласны эксперты, опрошенные Anti-Malware.ru:

«У Эльбруса своя архитектура, а поддержка есть только для Linux. В то же время все банкоматы — это “допотопные” устройства на win XP Embedded , — комментирует ситуацию источник. — Формально всё переписать на Linux можно. Но кто будет ловить уязвимости?»

Вторая «точка входа» — защищенный софт под новое ПО. При этом он должен уметь работать с протоколами HSM.

«Еще нужна совместимость, наверное, с карточным стандартом PCI DSS, PI DSS, Pin Secure, — озвучивает третью проблему представитель Абсолют Банка. — Кому нужны карты, которые смогут обслуживать только российские банкоматы?! А это соответствующие протоколы шифрования карточных данных, и они — заграничные».

Кроме того, под операционную систему типа ATM и Soft необходимо создать средства защиты. “И не просто изобрести ОС, sof; средства защиты должны находиться на сопровождении, иначе они будут накапливать уязвимости”, — подчеркивает Ложкин.

Помимо BFS, российские банкоматы еще в прошлом году начал разрабатывать «Ростех». Использовать их решил подконтрольный ему Новикомбанк. Банкоматы также производит небольшая компания SFOUR.

Пока российские устройства проигрывают зарубежным аналогам. Эксперты отмечают сложность оптимизации кода, высокую теплоотдачу и отсутствие производственной базы в России. Еще год назад отраслевые журналисты писали: «Ставка на легендарный микропроцессор Эльбрус — тупик для развития отечественного процессоростроения».

После 24 февраля вопрос, чем заменить «американцев», перешел из стадии гипотетических в насущные. Хотя пока в России продолжают работать банкоматы GRG, которые выпускает государственный оборонный холдинг Китая, а также корейские Nautilus Hyosung и японские OKI.

По мнению директора ассоциации АПКИТ Николая Комлева, возможностей «Эльбруса» на работу банкоматов хватило бы, если бы этот процессор по-прежнему выпускался на зарубежных фабриках. Но так как сейчас его пока никто не выпускает, оценить работоспособность процессора невозможно.

На выстраивание процессов может уйти от трех до пяти лет. За это время изменятся сами мировые технологии:

«Мы не живем в вакууме и человек, приехавший из-за границы, рискует просто не найти совместимый с его картой банкомат!» — строит предложения Руслан Ложкин.

«Думаю, нужен свой стандарт безопасности. Он не должен противоречить PI DSS, работать и для поддержки текущих западных технологий, а также использовать свои наработки», — заключает представитель банка.

Пока отечественные машины не пользуются популярностью у банков. Они уступают иностранным по технологиям и цене — стоимость одного устройства может достигать 2 млн рублей.

Необходимость в российских банкоматах обострилась весной 2022 года, когда работу в России решили прекратить лидеры мирового и российского рынка — американские Diebold Nixdorf и NCR. На их долю приходилось до 70% устройств. Из-за ухода крупных игроков банки даже просили ЦБ отложить ввод новых банкнот, которые должны были выпустить в этом году.

Нейросеть с сюрпризом: AppSec.Track проверит модели из Hugging Face

ML-модель из публичного репозитория может оказаться не только умной, но и с неприятным сюрпризом внутри. AppSec Solutions добавила в платформу AppSec.Track предварительную проверку моделей из Hugging Face. По заявлению компании, это первое российское решение, которое блокирует потенциально опасные модели до их попадания на машины разработчиков и в CI.

Каждый запрошенный через корпоративный репозиторий файл автоматически отправляется в «карантин». Пока идёт сканирование, разработчик не может скачать модель, зато видит статус проверки и своё место в очереди. После анализа платформа решает, пропускать артефакт в корпоративную инфраструктуру или оставить за дверью.

Модели проверяются без запуска. AppSec.Track разбирает файлы PyTorch, TensorFlow, Keras и другие сериализованные форматы, включая вложенные архивы, и ищет код, способный выполниться при загрузке. Обнаруженным угрозам присваивается уровень критичности.

Проблема особенно актуальна для моделей в формате pickle. Они могут содержать исполняемый код, поэтому одной заражённой загрузки достаточно, чтобы злоумышленник закрепился в среде разработки. Обычный сканер зависимостей здесь способен промахнуться: зловред сидит не в пакете, а внутри самой модели.

В AppSec Solutions считают, что со временем индустрия перейдёт на безопасный формат safetensors. Но пока публичные хабы забиты pickle-файлами, доверять модели только за красивые метрики — так себе стратегия.

Второй рубеж защиты работает на этапе сборки. AppSec.Track формирует SBOM и проверяет библиотеки и зависимости по собственной базе уязвимостей. Она охватывает PyPI, npm, Maven, NuGet, CUDA, Julia и другие экосистемы. Фид можно подключить онлайн или развернуть в закрытом контуре.

Политики безопасности настраиваются один раз и затем применяются автоматически. Сама модель проходит досмотр при входе и повторно не сканируется, а её окружение контролируется при каждой сборке. Получается вполне понятный фейс-контроль: нейросеть сначала показывает, что у неё внутри, и только потом идёт работать.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru