10 августа 2026 / время чтения: 4 мин. / всего просмотров: 48

К теме «ложных срабатываний»


Недавно я оказался в ситуации, которая, думаю, знакома многим — но не как специалистам ИБ, а как банковским клиентам. Обычный рабочий перевод по СБП на 35 тысяч рублей, сделанный вслед за аналогичным на 25 тысяч, был заблокирован системой ИБ одного из банков вместе с доступом к приложению. Дальше — классический сценарий: поездка в офис с паспортом, перевыпуск карты на глазах у сотрудников, повторная попытка — и повторная блокировка. Сотрудники отделения оказались бессильны: ни разблокировать карту, ни повлиять на решение антифрода они не могут.

В чем проблема?

Проблем несколько. Первая: нет эскалации. Система сработала по алгоритму, но не предусмотрела механизма ручной верификации для ситуаций, когда клиент физически находится в отделении, а его личность подтверждена офисным сотрудником. Сегодня антифрод-системы настроены на гиперчувствительность — и это правильно: цена ошибки высока. Но отсутствие «кнопки доверия» для офисного сотрудника превращает защиту в препятствие.

Вторая: колл-центр не помогает. Операторы, с которыми довелось пообщаться при разблокировке, работают строго по скрипту. Они не видят аналитики по транзакции, не могут отличить клиента, цитирующего даже собственные публикации по ИБ, от стандартного звонка. В результате клиент воюет с алгоритмомодин на один.

Третья: обратная связь в банке не работает. После всех мытарств мне пришел опрос от службы сервиса — со стандартной просьбой оценить внешний вид сотрудника или его грубость, но никак не оставить развернутый отзыв по «очеловечиванию» работы ИБ. Банк упускает этим важнейший канал сбора данных о ложных срабатываниях.

Обсуждение: от теории к практике

Если смотреть на ситуацию шире, в основе международных банковских стандартов ИБ, например ИСО 13569, лежат четыре классических принципа: «знай своего клиента» (KYC), «знай своего служащего» (KYE), «необходимо знать» (Need to Know) и «двойное управление» (Dual Control). Это не просто абстракции — это архитектурные столпы, на которых держатся безопасность любого финансового института.

Однако на практике первые два принципа часто оказываются недооцененными. KYC мы еще как-то формально соблюдаем, а вот KYE — спускаем на тормозах. А ведь понимание того, кто работает с системой и с какими рисками (внутренними, финансовыми, поведенческими), — это база для выстраивания адекватной антифрод-логики. Без этого мы не отличим легитимного клиента от злоумышленника, даже когда он сидит в офисе с паспортом.

И самое обидное: инструменты для этого есть. В ЦБ принят СТО БР БФБО-1.7-2023, который регламентирует использование технологии цифровых отпечатков устройств (устройств-фингерпринтов) для безопасной идентификации пользователей. Это готовый технический фундамент, позволяющий системе видеть не только транзакцию, но и контекст — с какого устройства, из какого места, с какой периодичностью клиент совершает операции. Но внедрение идет медленно, и потенциал цифровых отпечатков раскрыт не полностью.

Искусственный интеллект сегодня в основном заточен под прогнозирование прибылей и убытков, а мог бы решать и эти задачи — идентифицировать реального пользователя, выявлять аномалии в поведении, помогать службе ИБ отличать «своего» клиента от злоумышленника. Это нужно и финансовым аналитикам: без глубокого понимания того, кто взаимодействует с сервисами, любые прогнозы становятся рыхлыми. Мы рискуем строить защиту вслепую, игнорируя собственный нормативный и технологический потенциал.

Что можно сделать уже завтра?

  1. Режим «доверенного офиса». Если клиент в отделении и его личность подтверждена, сотрудник нажимает кнопку в CRM — система получает команду «белый список на 1 час». Это снимет 90% ложных блокировок.
  2. Дежурная смена ИБ с прямой линией. Выделенный номер или чат, где за 2–3 минуты соединяют с реальным специалистом, видящим аналитику по транзакции. Не с роботом.
  3. Полномочия на разблокировку в офисе. Кнопка «Подтверждаю личность» в CRM с логированием и ответственностью сотрудника — и блокировка снимается за минуту.
  4. Обучение колл-центра по контексту. Чек-лист из 5–6 «живых» вопросов вместо бесконечной лекции оператора. Если клиент называет точные суммы и даты и подключает сотрудника офиса по громкой связи — это веский аргумент для ручной верификации.

И главное: система ИБ должна защищать, а не воевать с клиентом. Мы построили в крупных банках антифрод-молот, но для него все клиенты стали гвоздями. Ключевая задача — научить систему отличать «своего» гвоздя, который сидит в офисе с паспортом и перевыпустил карту на глазах у сотрудников.

Похожие статьи

Статья

Подрядчик банка будет считать показатель зрелости до того, как получит доступ

Статья

Закон о развитии ИИ как заявка на включение в цифровую гонку

Статья

Применение криптографии для обеспечения безопасности аппаратно-программных платформ

Статья

Опорная инфраструктура банков вне периметра КИИ. Что показала практика поправок

  1. 05 Цифровой рубль. Ключевые аспекты подготовки мобильного приложения банка
  2. 06 «Умные города» России повышают свой IQ в цифровом соревновании
  3. 07 «Умный город» становится ближе и понятней жителям
  4. 08 Законно ли использование несертифицированных средств электронной подписи при работе с НЭП?
  5. 09 От квантовых технологий ждут решений, меняющих жизнь к лучшему
  6. 10 Тестирование — не расход, а инвестиция. На вопросы BIS Journal отвечает РУТЕСТ
ИИ-ассистент BISонлайн
Привет! Я помогу разобраться в материалах журнала. Хотите, перескажу текущую статью за 20 секунд?
Рекомендую прочитать
«Как построить SOC в 2026»