Файл: Система защиты информации в банковских системах (информационная безопасность электронных банковских платежей).pdf

Таблица 2.Организационная структура (руководство)

Оборот группы компании «Техносерв» в 2015 году составил более 51,8 миллиарда рублей. Если прибегнуть статистике, то по сравнению с предыдущим годом, данный показатель вырос на 14,7%. Основные направления бизнеса все те, же: 67% - системная интеграция, 21% сервисные услуги, консалтинг -11%, разработка программного обеспечения.

системная интеграция

сервисные услуги консалтинг

разработка программного обеспечения

11.00%

21.00%

67.00%

Сфера деятельности

1.00%

Рис 2. Сфера деятельности компании «Техносерв»

«Оборот Группы «Техносерв» в 2015 году вырос на 14,7%. Основной вклад в этот результат внесли системная интеграция, работы по оказанию сервиса и аутсорсинга и консалтинговые услуги. Серьезные проекты были реализованы в финансовом и телекоммуникационном секторах, активно велась работы с госструктурами. В течение прошедшего года Группа активно работала над собственными продуктами для различных отраслей, в том числе в рамках развития практик «Безопасный город», Big Data и аналитика», - отметил Сергей Корнеев, президент группы Техносерв. Иными словами, это доказывает, что выручка постоянно растет за счет внедрения новых проектов с крупными корпорациями, а компаниями из госструктур.

2.2. Примеры внедрения интегратором «Техносерв» информационных технологий для поддержания информационной безопасности в работу банков

В данном разделе рассматриваются ключевые проекты компании «Техносерв» по внедрению информационных технологий с целью поддержания информационной безопасности для своих клиентов в банковском бизнесе. Будут рассмотрены ключевые проекты компании «Техносерв» по поддержанию информационной безопасности в области дистанционного банковского обслуживания и рисками, связанные с оформлениями кредитов – ключевыми проблемами, связанными с рисками в сфере информационной безопасности в банковском бизнесе. Именно эти проблемы были рассмотрены во второй главе. В данной главе будет рассмотрены экономическая эффективность по внедрению проектов для банков ВТБ24 в области дистанционного банковского обслуживания и ПАО «Сбербанк» по системе распознавания лиц при оформлении кредита.

Системный интегратор «Техносерв» предлагает комплекс услуг и решений по обеспечению и поддержанию информационной безопасности, защиту ведомственных и корпоративных систем. В данной деятельности компания опирается, как и на российские, так и на зарубежные мировые методологии и стандарты.

Ключевое внимание «Техносерв» уделяет внедрению решений на этапе эксплуатации, а также и развитию и модернизации систем информационной безопасности в соответствии с потребностями заказчиков.

Ключевые решения и услуги, которые предоставляют своим клиентам системный интегратор «Техносерв» в данной сфере это: аудит информационной безопасности, консалтинг в области международных стандартов, оценки степени риска информационной безопасности, анализ и контроль защищенности, инструментальная оценка уровня защищенности информационных систем. Также в функционал компании входят такие пункты, как: аттестация по требованиям безопасности, создание комплекса систем защиты информации в компании, защита веб-приложений, сетевых параметров удаленного доступа, криптографическая защита каналов связи, баз данных, электронных почти и средств связи, антивирусная защита. Защита персонализации данных, управление доступам к сетевым ресурсам, управление с ключевыми пользователями, многопрофильная сложносоставная аутентификация, защита информации в национальной платежной системе, обеспечение соответствия банковских организаций СТО БР ИББС.

Банк ВТБ24 совместно с компаниями «Техносерв» и ЕМС завершил проект по внедрению системы, противодействующей мошенничеству на новой платформе RSA Transaction Monitoring & Adaptive Authentication. Запуск данного проекта позволит банку уменьшить сумму потенциального риска от мошеннических угроз более чем в 10 раз.

Изменение по внедрению повышают степень защиты дистанционного банковского обслуживания корпоративного бизнеса, мобильных приложений и интернет-банкинга. Многоуровневая ступенчатая системы защиты обеспечивает широкое и активное противодействие при обнаружении подозрительных действий и транзакций. Несмотря на это сохраняется высокая степень эффективности оплаты клиентов. ВТБ24 является одним из первых банков в Российской Федерации, который реализует комплексную защиту операций клиентов с использованием самообучающейся модели оценки рисков (искусственного интеллекта), который работает в режиме реального времени.

Для совершенствования систем предупреждения мошенничества при кредитовании физических лиц банк стал внедрять системы выявления случаев подлога и подделки документов с использованием электронных и машинных систем. Основой идеей данного решения является продукт компании «Техносерв» – «Каскад-Поиск». Особенностью данной системы является распознавание лиц, которая реализует функции идентификации личности по фотографии или фотороботу, которая предназначена для использования в оперативной, справочной и экспертной работе. Специально для Сбербанка разработчики

«Техносерва» адаптировали продукт, который предназначен для работы с силовыми структурами, под требования и бизнес-процессы банка, а команда входящей в Группу

«Техносерв» компании «Рексофт» создала эргономичный интерфейс новой системы.

Метод решения «Каскад-Поиск» был интегрирован с централизованной автоматизированной системы рассмотрения кредитных заявок Сбербанка и, работая в режиме онлайн, пользуется архивом фотографий заемщиков, которые ранее обращались в банк за кредитом с целью выявления мошеннических схем с использованием поддельных документов высокого качества.

В момент, когда происходит подача заявки на кредит, программа, на основе снимка лица потенциального заемщика, строит математическую модель, которая содержит информацию о геометрии лица клиента (т.н. метрический шаблон), а затем сравнивает эту модель с шаблонами, занесенными в ту или иную выборку, например, выборку «стоп-лист банка» или выборку клиентов, вышедших на раннюю просрочку. Благодаря ряду инновационных решений сравнение по всем базам проходит в течение нескольких секунд (хотя каждая заявка прогоняется почти по десятку баз, некоторые из которых имеют размер, близкий к миллиону объектов).

На текущий момент система распознавания лиц уже используется в промышленной эксплуатации и позволяет выявлять лица, которые манипулируют своими данными при подаче заявки на кредит или используют поддельные документы. Например, благодаря системе могут быть выявлены случаи с применением мошенниками документации добросовестных клиентов, даже если мошенник пытается получить кредит в банке по чужим документам первый раз, когда одно и то же лицо подает документы под двумя разными фамилиями или одинаковые паспортные данные вносятся на два разных лица.

2.3. Экономическая эффективность внедрения информационных продуктов в банки системным интегратором «Техносерв»

В данном разделе будут рассмотрена экономическая эффективность для внедрения проектов для банков ВТБ24 и ПАО «Сбербанк». Будет выведен положительных эффект от внедрения данных проектов, не только с точки зрения поддержки лояльности клиента, а также и в денежном выражении для банков.

Первым делом стоить рассмотреть проект ВТБ24 и Техносерва внедрения системы противодействия мошенничеству. Поскольку данный проект был реализован только в августе 2016 года, большого количества результатов увидеть на текущий момент не представляется возможным. Тем не менее, можно провести промежуточные итоги.

По сравнению с третьим и четвертым кварталов 2015 года, в 2016 году уже появился значительный прогресс по снижению мошеннических действий и улучшению качества обслуживания при ДБО. Следует отметить, что при внедрение данного проекта удалось:

• • 1. Выявить 80% инцидентов до начала массовых обращений клиентов,
    2. Сократить время оповещения о кибератаках на 30%,
    3. Сократить длительность устранения инцидентов на 10%.
    4. Сумма риска от мошеннических угроз уменьшилась более чем в 10 раз.

Несмотря на относительно короткий промежуток времени, после внедрения данного проекта, положительная динамика на лицо. Эксперты ВТБ24 и ГК «Техносерв» полагают, что при изменении и модернизации, данный проект может принести еще большую пользу. Стоит также подчеркнуть, что ВТБ24 один из первых в России реализующих комплексную защиту клиентских операций с использованием самообучающейся модели оценки рисков (искусственный интеллект), работающей в режиме реального времени. В связи с полученными промежуточными результатами нет сомнений, что данная система будет прогрессировать, и начнет свою работу в других банках.

Гораздо более наглядно эффект информационных технологий на информационную безопасность можно рассмотреть на примере внедрения ГК «Техносерв» в ПАО

«Сбербанк» системы распознавания лиц. Данный проект был внедрен еще в 2014 году. Он стал первым подобного рода проектом в России. По словам заместителя председателя правления ПАО «Сбербанк России», куратора блоков «Риски» и «ИТ» Вадима Кулика данный проект окупил себя за шесть-семь месяцев после внедрения. Это подтверждает факт эффективности применения информационных технологий для поддержания и совершенствования информационной безопасности. Далее стоит рассмотреть более подробно статистику изменений мошеннических действий в ПАО «Сбербанк» до и после внедрения проекта.

Для начала следует рассмотреть рынок кредитования российскими банками в целом и сбербанка в частности. Стоит отметить, что рынок кредитования развивается стремительными темпами. На текущий момент сумма общих выданных кредитов по стране составляет 3,25 трлн. рублей. На данном этапе банкам не удалось выйти на докризисный уровень 2014 года. Тем не менее, положительная динамика уже наблюдается.

Таблица 3. Количество выданных кредитов Российскими банками в 2012-2016гг

Далее стоит отметить количество кредитов, выданных с мошенническими действиями. Согласно статистике, с каждым годом, данный показатель непрерывно растет. По состоянию на 2016 год, доля кредитов, выданных с мошенничеством, в среднем по банкам составляет 3,4% от общего количества выдаваемых кредитов. Стоит отметить, что данный показатель в 2012 году был равен лишь 1,7% и в каждом из последующих годов наблюдается исключительно положительная динамика.

Динамика кредитов, выданных с мошенничеством от общего количества выдаваемых кредитов

Исходя из таблицы 16, можно сделать вывод о том, что, несмотря на колебания количества выданных кредитов, процент мошеннических кредитов от общего количества выданных кредитов неизменно растет. Это говорит о том, что показатель количества мошеннических действий не зависит от общего увеличения (или уменьшения) количества выдаваемых кредитов, и каждый год количество кибератак растет.