Безопасность платежей

Благодаря стремительному прогрессу в банковском секторе в направлении диджитализации и
увеличения спектра банковских услуг, постоянно растет комфорт и расширяются возможности клиента. Но одновременно увеличиваются и риски, а соответственно и повышается уровень требований к обеспечению безопасности финансов клиента.



Ежегодный ущерб от финансового мошенничества в сфере онлайн платежей составляет 200 млрд. $. 38% из них результат хищения личных данных пользователей. Как избежать подобных рисков? Помогают в этом антифрод системы.

Современная антифрод система это механизмы, позволяющие в первую очередь понять поведение каждого клиента во всех банковских каналах и отслеживать его в режиме реального времени. Она умеет выявлять как киберугрозы, так и финансовое мошенничество.

Следует заметить, что защита зачастую отстает от нападения, поэтому цель хорошей антифрод системы свести это отставание к нулю и обеспечить своевременное выявление и реагирование на возникающие угрозы.

На сегодняшний день банковский сектор постепенно обновляет парк устаревших антифрод систем более новыми, которые созданы с использованием новых и усовершенствованных подходов, методик и технологий, таких как:

• работа с большими массивами данных;
• машинное обучение;
• искусственный интеллект;
• продолжительная поведенческая биометрия
• и другие.

Благодаря этому антифрод системы нового поколения показывают значительный прирост в
эффективности, при этом не требуя значительных дополнительных ресурсов.

Использование машинного обучения и искусственного интеллекта, информации финансовых
аналитических центров кибербезопасности уменьшает необходимость в большом штате
высококвалифицированных специалистов и дает возможность значительно увеличить скорость и
точность анализа событий.

В совокупности с использованием продолжительной поведенческой биометрии выявлять атаки нулевого дня и минимизировать количество ложных срабатываний. Антифрод система должна обеспечивать многоуровневый подход к обеспечению безопасности транзакции (конечное устройство сессия канал мультиканальная защита использование данных от внешних SOC). Безопасность не должна заканчиваться аутентификацией пользователя и проверкой целостности транзакции.

Качественная современная антифрод система позволяет не тревожить клиента тогда, когда в этом нет необходимости, например, отправляя ему единоразовый пароль для подтверждения входа в личный кабинет. Это улучшает его опыт в использовании сервисов банка и соответственно обеспечивает частичную самоокупаемость, при этом значительно повышает уровень доверия. Следует отметить, что антифрод система относится к критичным ресурсам, так как остановка ее работы может привести либо к остановке бизнес-процесса, либо, при некорректной работе системы, к увеличению рисков финансовых потерь. Поэтому при выборе системы следует обращать внимание на надежность работы, безопасность хранения данных, отказоустойчивость, масштабируемость системы.

Важным аспектом также является простота разворачивания антифрод системы и легкость ее
интеграции с информационными системами банка. Одновременно с этим нужно понимать, что
интеграция должна быть минимально необходимой, поскольку она может повлиять на скорость и
эффективность работы системы.

Для работы экспертов очень важно, чтоб система имела удобный интерфейс и давала возможность получать максимально детализированную информацию о событии. Настройка скоринговых правил и действий должна быть легкой и простой.

На сегодняшний день на рынке антифрод систем есть ряд известных решений:

ThreatMark

Решение AntiFraudSuite от компании ThreatMark, несмотря на свою достаточною молодость на рынке антифрод систем, успело попасть в поле зрения компании Gartner. AntiFraudSuite включает возможность выявления киберугроз и финансового мошенничества. Использование машинного обучения, искусственного интеллекта и длительной поведенческой биометрии позволяет выявлять угрозы в режиме реального времени и имеет очень высокую точность срабатываний.

NICE

Решение Nice Actimize от компании NICE относится к классу аналитических платформ и позволяет осуществлять выявление финансового мошенничества в режиме реального времени. Система обеспечивает защиту любых типов платежей, в том числе SWIFT/Wire, Faster Payments, платежи BACS SEPA, банкоматные/дебетовые транзакции, массовые платежи, платежи по счетам, P2P/почтовые платежи и различные формы внутренних переводов.

RSA

RSA Transaction Monitoring and Adaptive Authentication от компании RSA относится к классу
аналитических платформ. Система позволяет выявлять попытки мошенничества в режиме реального времени и производит мониторинг транзакций после входа пользователя в систему, что позволяет защититься от атак типа MITM (Man in the Middle) и MITB (Man in the Browser).

SAS

SAS Fraud and Security Intelligence (SAS FSI) представляет собой единую платформу для решения задач предотвращения транзакционного, кредитного, внутреннего и иных типов финансового мошенничества. Решение совмещает тонкую настройку бизнес-правил с технологиями машинного обучения для предотвращения мошенничества при минимальном уровне ложных срабатываний. Система включает встроенные механизмы интеграции с онлайн- и офлайн-источниками данных.

F5

F5 WebSafe это решение по защите от киберугроз в финансовой сфере от компании F5. Оно позволяет выявлять кражу учетных записей, признаки заражения вредоносными программами, кейлоггинга, фишинга, троянов удаленного доступа, а также атак типа MITM (Man in the Middle), MITB (Man in the Browser) и MITP (Man in the Phone взлом мобильных устройств).

IBM

IBM Trusteer Rapport от компании IBM предназначена для защиты пользователей от перехвата учетных данных, захвата экрана, вредоносных программ и фишинговых атак, в том числе атак типа MITM (Man in the Middle) и MITB (Man in the Browser). Для этого в IBM Trusteer Rapport применяются технологии машинного обучения, что позволяет автоматически обнаружить и удалить вредоносные программы с конечного устройства, обеспечив безопасность сеанса работы в режиме онлайн.

Guardian Analytics

Система Digital Banking Fraud Detection от компании Guardian Analytics относится к аналитическим платформам. При этом Digital Banking Fraud Detection защищает от попыток захвата аккаунта клиента, мошеннических переводов, фишинга и атак типа MITB (Man in the Browser) в режиме реального времени. Для каждого пользователя создается свой профиль, на основе которого происходит распознавание аномального поведения.



Выбор антифрод системы должен происходить в первую очередь с пониманием своей потребности: это должна быть аналитическая платформа по выявлению финансового мошенничества, решение по защите киберугроз, либо комплексное решение, обеспечивающее и то и другое. Ряд решений могут интегрироваться между собой, но зачастую единая система, позволяющая решить стоящие перед нами задачи, будет максимально эффективной.

Автор: Артемий Кабанцов, Softprom