В Москве 20–21 августа состоялась седьмая международная конференция по практической кибербезопасности OFFZONE 2026. Одним из спикеров мероприятия стал Михаил Воронин, руководитель службы противодействия кибермошенничеству ЕДИНОГО ЦУПИС. Эксперт рассказал о практическом применении больших языковых моделей (LLM) для автоматизации анализа в антифроде.
В своем выступлении Михаил Воронин отметил, что развитие искусственного интеллекта не отменяет традиционные инструменты антифрода. Rule-based подход остается востребованным благодаря прозрачности решений, возможности оперативно вносить изменения и управлять риском ложных срабатываний. При этом правила эффективно дополняются технологиями машинного обучения.
Одной из задач ЕДИНОГО ЦУПИС стала автоматизация наиболее трудоемкой части работы антифрод-аналитиков — анализа инцидентов и формирования гипотез противодействия мошенничеству. Ранее этот процесс преимущественно выполнялся вручную, кроме того, рост количества инцидентов требовал пропорционального увеличения ресурсов команды.
Для решения этой задачи в ЕДИНОМ ЦУПИС был разработан процесс на базе локальной LLM и платформы автоматизации n8n. Важным условием стало то, что необходимые технологии уже были развернуты внутри контура компании, а данные об операциях и инцидентах мошенничества аккумулировались в аналитической базе.
Новая система автоматически получает информацию об инцидентах, обогащает ее данными об операциях и передает в LLM. Модель анализирует выявленный паттерн, формирует гипотезы противодействия и создает черновик условий антифрод-правила. При этом финальное решение остается за специалистом: аналитик проверяет предложенную гипотезу и валидирует правило перед его дальнейшим использованием.
«Для нас принципиально важно, что искусственный интеллект не заменяет антифрод-аналитика, а берет на себя значительную часть рутинной работы. Теперь LLM может провести первичный анализ и предложить обоснованную гипотезу, а эксперт концентрируется на ее проверке и анализе сложных и нетипичных схем мошенничества. В результате мы не только ускоряем процесс, но и повышаем роль самого аналитика — от технического исполнителя до эксперта, который управляет качеством антифрод-системы», — отметил Михаил Воронин, руководитель службы противодействия кибермошенничеству ЕДИНОГО ЦУПИС.
По итогам первых этапов внедрения время анализа одного инцидента удалось сократить на 95%, а общий прирост производительности процесса составил 300%.
В дальнейшем ЕДИНЫЙ ЦУПИС планирует продолжить автоматизацию процесса, в том числе разметки операций и событий по инцидентам, проверки гипотез противодействия мошенничеству и доставки правил в промышленную среду с использованием CI/CD. Еще одним направлением станет оптимизация действующих антифрод-правил с помощью ИИ-агента.
OFFZONE — международная конференция по практической кибербезопасности, которая проходит в Москве с 2018 года. Мероприятие является площадкой для обмена опытом между специалистами по безопасности, разработчиками, инженерами и исследователями.