ИИ, API и пентесты: о чём говорили на «Финтех в безопасности 2026»

ИИ, API и пентесты: о чём говорили на «Финтех в безопасности 2026»

ИИ, API и пентесты: о чём говорили на «Финтех в безопасности 2026»

16 июня в Москве состоялась международная конференция «Финтех в безопасности 2026», организованная Compliance Control & Rakasta. Мероприятие собрало более 200 представителей банков, финтех-компаний, маркетплейсов, ретейла, а также специалистов по ИТ, информационной безопасности и искусственному интеллекту.

В этом году организаторы впервые разделили программу на два параллельных направления — бизнес-трек и технологический трек. В центре обсуждения оказались вопросы защиты платёжной инфраструктуры, управления рисками, безопасной разработки и практического применения технологий ИИ.

Главной темой конференции стала концепция «Вселенной безопасных платежей». Её идея проста: банки, маркетплейсы, ретейл и финтех сегодня работают внутри единой цифровой экосистемы, а значит, проблемы безопасности одного участника могут повлиять на всех остальных.

 

Одной из ключевых дискуссий стала тема роста взаимозависимости между компаниями. Руководитель управления информационной безопасности Ассоциации ФинТех Александр Товстолип отметил, что развитие интеграций и API делает сервисы удобнее для пользователей, но одновременно увеличивает поверхность атаки.

Представители бизнеса также обсудили влияние искусственного интеллекта на процессы безопасности. По словам директора по информационной безопасности Hoff Tech Андрея Эли, ИИ не создаёт принципиально новых рисков, но способен многократно усилить уже существующие проблемы, если они не были решены заранее.

 

Отдельное внимание уделили взаимодействию между ИБ-подразделениями, ИТ-службами и бизнесом. Руководитель направления оценки нефинансовых рисков Московской биржи Ольга Миньзюк подчеркнула, что информационная безопасность всё меньше воспринимается как отдельная функция и всё чаще становится частью общих бизнес-процессов.

Помимо пленарной сессии участники обсуждали практические вопросы проведения пентестов, защиты данных, безопасной разработки, международных стандартов безопасности и подготовки специалистов.

 

Также на конференции представили результаты исследований в области кибербезопасности и обсудили подходы к аудиту систем защиты. По мнению участников, современные угрозы становятся всё сложнее, а потому защита платёжных сервисов требует не только технологий, но и постоянного взаимодействия между бизнесом, ИТ и специалистами по информационной безопасности.

Судя по темам дискуссий, главный вывод конференции оказался довольно простым: в мире цифровых платежей слабое звено в цепочке способно создать проблемы для всей экосистемы.

Лучшие LLM ошибаются с ядовитыми грибами в каждом девятом случае

Разработчик Пётр Мигдал проверил, можно ли доверить нейросети самый рискованный этап тихой охоты — определение грибов по фотографии. Короткий ответ: если очень хочется однажды поужинать дважды, то можно. В бенчмарк вошли 1040 фотографий 55 видов грибов, наиболее распространённых в Польше.

Изображения взяли из датасета FungiTastic, созданного на основе Atlas of Danish Fungi. Полная база содержит свыше 600 тыс. снимков с экспертной классификацией, а для части образцов вид подтверждён анализом ДНК.

Модели показывали каждую фотографию и просили назвать пять наиболее вероятных видов на латыни. Дополнительно их не обучали и специальные инструменты не подключали.


Лучше остальных справилась Gemini 3.8 Flash: правильный вид оказался на первом месте в 65% случаев и попал в пятёрку ответов в 85%. Немного отстали Gemini 3.6 Flash с результатами 64% и 85%, а также Gemini 3.7 Flash — 61% и 82%. Внизу таблицы расположились Qwen 3.8 27B, MiniMax-M3 и Qwen 3.8 Flash.


Но высокая точность закончилась там, где начался вопрос безопасности. Gemini 3.8 Flash и Gemini 3.6 Flash примерно в 11% случаев определяли ядовитые грибы как съедобные виды. У GPT-5.6 Sol доля опасных ошибок достигла 24%, у Claude Opus 5 — 29%, а у Qwen 3.8 27B — 36%. То есть последняя модель потенциально отправляла в корзину не тот гриб чаще чем в каждом третьем случае.

Есть важная оговорка: нейросети напрямую не спрашивали, можно ли есть находку. Они определяли вид, а затем исследователь сопоставлял ответы с таблицей съедобности. Некоторые модели и вовсе отказывались давать классификацию.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru