Этот подход позволяет выявлять большинство сценариев перемещения хакеров внутри сети

МТС Банк внедряет графовые нейросети для обнаружения вторжений в инфраструктуру. Об этом сообщила пресс-служба банка. Разработанный «ансамбль» нейросетей выявляет более 90% сценариев перемещения хакеров внутри сети, невидимых для классических систем защиты, говорится в сообщении.

«Мы объединили графовые нейросети в единый организм: там, где одна модель ошибается, её подстраховывают остальные. До аналитика доходят единицы событий в сутки — те, что действительно стоят внимания», — рассказал вице-президент по информационной безопасности МТС Банка Илья Зуев.

Как объяснили в компании, вместо вирусов и взломов защиты злоумышленники сегодня применяют подход living-off-the-land («жизнь за счёт местных ресурсов») — атакующий подключается к стандартным протоколам, перемещается по знакомым маршрутам, используя забытые ключи доступа, так что «вторжения» могут оставаться незамеченными долгое время. Стратегия борьбы с кибератаками в формате графовых нейросетей (GNN AI) построена на анализе не отдельных событий, а отношений между учётными записями, серверами и сессиями, выявлением цепочек нетипичных переходов. При этом графовый подход не отменяет привычные средства защиты (межсетевые экраны, антивирусы, системы мониторинга), а закрывает их слепые зоны.

«По итогам «пилота» на данных за год графовые нейросети выявили более 90% векторов перемещения «белых» хакеров внутри инфраструктуры. За это время в банке прошли 22 теста на проникновение и одна проверка Red Team — все активности были обнаружены на этапе перемещения внутри инфраструктуры», — говорится в материалах пресс-службы.

Сейчас компания планирует поэтапно масштабировать решение на всю инфраструктуру и развивать графовый подход совместно с участниками рынка информационной безопасности.