МТС Банк внедряет графовые нейронные сети для борьбы с кибератаками

МТС Банк внедряет графовые нейронные сети для обнаружения вторжений в инфраструктуру. Об этом сообщила пресс-служба банка. Разработанный «ансамбль» нейронных сетей выявляет более 90% сценариев движения хакеров внутри сети, невидимых для классических систем безопасности, говорится в отчете.

"Мы объединили графовые нейронные сети в единый организм: там, где одна модель ошибается, другие ее подтверждают. До аналитика доходит всего несколько событий в день - те, которые действительно заслуживают внимания", - рассказал Илья Зуев, вице-президент по информационной безопасности МТС Банка.

Как пояснили в компании, вместо вирусов и взломов безопасности злоумышленники сегодня используют подход «живой за пределами земли» («живущий за счет локальных ресурсов») — злоумышленник подключается к стандартным протоколам, перемещается по знакомым маршрутам, используя забытые ключи доступа, благодаря чему «вторжения» могут оставаться незамеченными в течение длительного времени. Стратегия борьбы с кибератаками в формате графовых нейронных сетей (GNN AI) основана на анализе не отдельных событий, а взаимосвязей между аккаунтами, серверами и сессиями, выявлении цепочек нетипичных переходов. При этом графовый подход не отменяет привычные средства защиты (брандмауэры, антивирусы, системы мониторинга), а закрывает их «слепые зоны».

"По итогам пилота с использованием данных за год графовые нейронные сети выявили более 90% векторов движения белых хакеров внутри инфраструктуры. За это время банк прошел 22 теста на проникновение и одну проверку Red Team - все активности были обнаружены на этапе перемещения внутри инфраструктуры", - говорится в сообщении пресс-службы.

Теперь компания планирует постепенно масштабировать решение на всю инфраструктуру и разработать графовый подход совместно с участниками рынка информационной безопасности.