НСПК резко ужесточает требования к банкам по порогу мошеннических операций

НСПК резко ужесточает требования к банкам по порогу мошеннических операций

НСПК резко ужесточает требования к банкам по порогу мошеннических операций

В 2026 году Национальная система платежных карт (НСПК) планирует существенно ужесточить требования к банкам в части противодействия мошенничеству. Пороговые значения доли мошеннических операций, введённые ещё в 2020 году и служащие основанием для штрафов и усиленного контроля со стороны НСПК, предполагается снизить в десять раз.

Об этих мерах НСПК объявила на форуме «Антифродум-2026». Вместо единого порога, действующего с ноября 2020 года, предлагается ввести три уровня контроля.

Первый уровень предполагает, что сумма мошеннических операций достигает 1 млн рублей в месяц и составляет 0,05% от общего карточного оборота банка. Второй порог предлагается установить на уровне более 10 млн рублей и 0,02% таких операций, третий — более 50 млн рублей и 0,01%. Как уточнили в НСПК в ответ на запрос «Коммерсанта», эти критерии планируется применять и к платежам через СБП.

«В части общего уровня мошенничества НСПК оценивает долю фродовых операций в обороте банка. Если банк достигает контрольных границ и в течение следующих двух месяцев не приводит показатели в соответствие установленным требованиям, за каждое дальнейшее нарушение стандартов применяются штрафные меры», — пояснили в НСПК порядок действий в отношении организаций, допустивших превышение пороговых значений.

«Введение трёх уровней позволяет очень чётко развести все банки по трём разным “весовым категориям” и работать с ними несколько по-разному», — отметил в комментарии изданию независимый эксперт Максим Митусов.

По его мнению, действующие нормы носят слишком формальный характер и не учитывают различия между крупнейшими банками и участниками рынка, находящимися в конце третьей сотни рейтинга Банка России.

Председатель комиссии по финансовой безопасности Совета ТПП России Тимур Аитов назвал новые нормы переходом к риск-ориентированной модели. Однако, чтобы соответствовать новым требованиям, банкам придётся серьёзно модернизировать свои антифрод-системы.

«Сильнее всего это затронет крупные розничные и цифровые банки с высокой долей дистанционного банковского обслуживания, переводов по СБП, QR-платежей и онлайн-эквайринга, а также финтех- и необанки, где риск компрометации аккаунтов выше из-за упрощённого онбординга», — считает Тимур Аитов.

В свою очередь, глава правления ассоциации «Финансовые инновации» Роман Прохоров обращает внимание на то, что основным способом хищений по-прежнему остаётся социальная инженерия, эффективно противостоять которой пока не удаётся. Поэтому, по его мнению, практическая результативность новых инициатив НСПК остаётся под вопросом.

AppSec Solutions разработала ИИ-файрвол для защиты LLM-систем

AppSec Solutions сообщила о разработке ИИ-файрвола — продукта для защиты систем с искусственным интеллектом и фильтрации запросов к большим языковым моделям. Разработкой занималась команда AppSec Solutions, входящая в группу компаний.

Решение ориентировано на компании, которые уже используют LLM в бизнес-процессах или только планируют внедрять нейросети.

Основная задача ИИ-файрвола — проверять входящие запросы и снижать риски, связанные с небезопасным использованием моделей.

Такие инструменты становятся всё актуальнее по мере того, как ИИ-сервисы начинают работать с корпоративными данными, внутренними системами и пользовательскими обращениями. Среди типичных рисков — инъекции в промпты, попытки обойти ограничения модели, утечки чувствительной информации и нежелательная генерация ответов.

Swordfish Security уже занимается темой безопасности ИИ. Ранее компания подготовила общедоступный фреймворк безопасности ИИ, с помощью которого организации могут оценивать зрелость и защищённость систем с применением нейросетей. Заявляется, что он адаптирует международный опыт к российскому законодательству и локальной практике.

Появление ИИ-файрвола выглядит логичным продолжением этой работы. Рынок постепенно приходит к простой мысли: подключить LLM к продукту или внутреннему сервису уже недостаточно. Нужно ещё понимать, кто и как с ней взаимодействует, какие запросы проходят внутрь системы и какие данные могут выйти наружу.

По сути, Swordfish Security развивает направление прикладной защиты ИИ-систем не на уровне общих разговоров про риски нейросетей, а через инструменты, которые должны встраиваться в реальные корпоративные сценарии.

К слову, команда AM Live провела день в офисе ГК Swordfish Securirty и выяснила, как развивают защиту ИИ уже сейчас и как она будет выглядеть в будущем. Кибербезопасность, разработка и искусственный интеллект; как на самом деле работает команда, которая создаёт продукты в условиях, где ещё нет готовых правил, стандартов и людей.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru