В условиях стремительного роста числа и сложности кибератак особенно уязвимым остаётся финансовый сектор. Любой сбой в работе банковских систем, платёжной инфраструктуры или сервисов дистанционного обслуживания может привести не только к прямым финансовым потерям, но и к снижению доверия к цифровым услугам. Именно поэтому в Финансовом университете при Правительстве Российской Федерации на базе Института цифровых технологий реализуется проект, направленный на создание интеллектуальных моделей и методов проактивной защиты критической информационной инфраструктуры финансовой отрасли.

Цель исследования - разработка инновационных решений на базе искусственного интеллекта, нейросетевых алгоритмов и анализа больших данных, которые позволят своевременно выявлять и предотвращать кибератаки на банки, платёжные системы и другие ключевые системы организации. В отличие от традиционных инструментов кибербезопасности, новый подход основан на проактивной защите: система с применением нейросетей выявляет аномалии и потенциальные угрозы ещё до того, как они способны нанести ущерб.

Главная особенность разработки заключается в применении пакетной обработки потокового трафика и нейросетевых алгоритмов. Такой подход позволяет анализировать не отдельные события, а целостную картину сетевого взаимодействия. Нейросети обучаются на больших массивах данных, формируют модель «нормального» поведения системы и способны фиксировать малейшие отклонения. Это даёт возможность выявлять сложные и скрытые атаки ещё на стадии их подготовки.

Благодаря этому финансовые организации смогут не только быстрее обнаруживать угрозы, но и предотвращать потенциальные инциденты до того, как они нанесут ущерб.

Внедрение системы позволит повысить уровень киберзащиты, снизить риски финансовых и репутационных потерь, обеспечить соответствие требованиям регуляторов и укрепить доверие к цифровым финансовым сервисам.

Зам.заведующего кафедрой информационных технологий Финансового университета при Правительстве РФ, канд. техн. наук, доцент Ильнур Ильдарович Хасанов:

Актуальность проекта напрямую связана с ростом числа и сложности кибератак, особенно в финансовом секторе, где высока цена даже кратковременных сбоев. Применение нейросетевых алгоритмов и методов анализа больших данных для проактивного выявления аномалий в сетевом трафике позволяет существенно повысить эффективность защиты критической инфраструктуры. Особенно важно, что система ориентирована не на реакцию, а на предотвращение угроз на ранней стадии, что соответствует современным требованиям регуляторов и обеспечивает устойчивость цифровых финансовых сервисов к сложным и скрытым атакам.

Ключевая особенность данной разработки заключается в использовании нейросетевых алгоритмов и технологий обработки потокового трафика для проактивного выявления угроз на ранней стадии, ещё до наступления инцидента. Такой подход позволяет формировать целостную картину сетевого взаимодействия и своевременно обнаруживать даже сложные и скрытые атаки. Решение представляет особую ценность для организаций финансового сектора – банков, платёжных систем, страховых и инвестиционных компаний, а также способствует повышению уровня киберустойчивости, снижению рисков и укреплению доверия к цифровым финансовым сервисам.