Газинформсервис проверил инфраструктуру московского банка на следы взлома

Газинформсервис проверил инфраструктуру московского банка на следы взлома

Газинформсервис проверил инфраструктуру московского банка на следы взлома

Компания «Газинформсервис» по запросу одного из московских банков проверила ИТ-инфраструктуры кредитной организации на наличие следов компрометации. Речь шла о поиске скрытых угроз — ситуаций, когда атака могла уже произойти, но её последствия остаются незаметными на первый взгляд.

Как рассказал Константин Хитрово, эксперт по кибербезопасности и менеджер по развитию сервисов мониторинга и реагирования GSOC «Газинформсервиса», интерес к таким проверкам растёт на фоне увеличения числа успешных кибератак.

Компании всё чаще хотят убедиться, что в их инфраструктуре не осталось следов взлома: вредоносных программ, скрытых процессов, «закладок» или других артефактов, которые злоумышленники могли оставить после себя.

По его словам, поиск следов компрометации может проводиться как после инцидента, так и без явных признаков атаки — просто для проверки. Задача в этом случае одна: убедиться, что система «чистая» и в ней нет скрытого присутствия злоумышленников.

Эксперт сравнивает ИТ-инфраструктуру с домом, в котором установлен надёжный замок. Даже если дверь выглядит закрытой, всегда остаётся риск, что кто-то мог попасть внутрь через окно и остаться незамеченным. Именно для таких случаев и проводится проверка на следы компрометации.

В рамках обследования специалисты анализируют доступные элементы инфраструктуры: журналы событий, конечные точки, сетевой трафик и память, проверяют наличие вредоносных программ, подозрительных процессов и аномалий в работе систем и приложений. Такой подход позволяет не только выявить возможное присутствие злоумышленников, но и оценить текущее состояние средств защиты и процессов безопасности.

Как отметил Хитрово, в случае с московским банком проверка проводилась в сжатые сроки. Специалисты оперативно проанализировали инфраструктуру, подготовили рекомендации и возможный план действий на случай выявления рисков, а также итоговый отчёт. Основная цель — минимизировать потенциальный ущерб и исключить скрытые угрозы до того, как они смогут быть использованы в реальной атаке.

97% компаний в России внедряют ИИ, но 54% не видят его ценности

UserGate изучила, как российские компании внедряют инструменты на базе ИИ и что мешает делать это быстрее. Опрос прошёл в январе 2026 года, в нём участвовали 335 топ-менеджеров компаний с выручкой от 100 млн рублей в год. Картина получилась довольно показательная: 97% компаний уже используют ИИ, тестируют его в пилотах или собираются внедрять в ближайшее время.

То есть искусственный интеллект из разряда «модного тренда» окончательно перешёл в категорию рабочих инструментов.

Чаще всего ИИ применяют для вполне прикладных задач. На первом месте — генерация отчётов и аналитики (42%). Далее идут оптимизация сетевой инфраструктуры (38%), анализ больших массивов логов (37%), ускорение расследований инцидентов (35%) и повышение эффективности Help Desk (32%).

Иными словами, бизнес в первую очередь использует ИИ там, где он помогает сэкономить время и ресурсы или усилить функции безопасности.

Интересно, что приоритеты зависят от масштаба компании. В корпоративном сегменте более 60% респондентов указали анализ больших логов как ключевое направление — что логично при объёмах данных в крупных ИТ-ландшафтах. В среднем бизнесе на первый план выходит оптимизация сетевой инфраструктуры (45%).

При этом 7% компаний пока вообще не рассматривают внедрение ИИ. Главные причины — неясная ценность технологии (54%) и неопределённость рисков (38%). Также среди барьеров называют отсутствие чёткого распределения ответственности (29%), ограниченные бюджеты (29%) и нехватку экспертизы (17%). По сути, речь идёт не столько о скепсисе, сколько о нехватке понимания, как именно внедрять ИИ и как управлять связанными с ним рисками.

Отдельно респондентов спросили, какие технологии окажут наибольшее влияние на кибербезопасность в ближайшие 12 месяцев. Лидером стали ИИ и машинное обучение — их назвали около половины представителей коммерческого и государственного сегментов. Даже те компании, которые пока осторожничают с практическим внедрением, всё равно рассматривают машинное обучение как ключевой фактор трансформации ИБ в среднесрочной перспективе.

Как отмечает руководитель отдела стратегической аналитики UserGate Юлия Косова, бизнес уже активно использует ИИ в операционных и защитных сценариях, но ожидания рынка зачастую опережают текущую практику. Дальнейший эффект, по её словам, будет зависеть от зрелости процессов, качества данных и способности управлять рисками.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru