От блокировки угроз к управлению рисками: как ИИ и каскадные атаки меняют правила игры в ИБ финтеха. Блог компании Positive Technologies.. Блог компании Positive Technologies. ИИ.. Блог компании Positive Technologies. ИИ. Информационная безопасность.. Блог компании Positive Technologies. ИИ. Информационная безопасность. искусственный интеллект.. Блог компании Positive Technologies. ИИ. Информационная безопасность. искусственный интеллект. Исследования и прогнозы в IT.. Блог компании Positive Technologies. ИИ. Информационная безопасность. искусственный интеллект. Исследования и прогнозы в IT. кибератаки.. Блог компании Positive Technologies. ИИ. Информационная безопасность. искусственный интеллект. Исследования и прогнозы в IT. кибератаки. киберустойчивость.. Блог компании Positive Technologies. ИИ. Информационная безопасность. искусственный интеллект. Исследования и прогнозы в IT. кибератаки. киберустойчивость. Финансы в IT.. Блог компании Positive Technologies. ИИ. Информационная безопасность. искусственный интеллект. Исследования и прогнозы в IT. кибератаки. киберустойчивость. Финансы в IT. финсектор.. Блог компании Positive Technologies. ИИ. Информационная безопасность. искусственный интеллект. Исследования и прогнозы в IT. кибератаки. киберустойчивость. Финансы в IT. финсектор. финтех.

Финансовый сектор России в 2026 году отвечает на рост каскадных и экосистемных кибератак переходом к модели киберустойчивости — способности сохранять и быстро восстанавливать критически важные процессы даже при реализованных киберугрозах. В то же время ИИ, с одной стороны, способствует ускорению обнаружения и реагирования на инциденты, с другой — создает дополнительные риски. К такому выводу пришли авторы совместного исследования Positive Technologies и Ассоциации ФинТех.


Positive Technologies и Ассоциация ФинТех (АФТ) при участии специалистов по информационной безопасности банковского сектора подготовили исследование «Тренды кибербезопасности финансовой отрасли в 2026 году». Исследование показало, что в последнее время значительно растет число каскадных комбинированных атак на экосистемы организаций. Злоумышленники все чаще атакуют не головные офисы банков, а их менее защищенных партнеров — ИТ-подрядчиков и дочерние организации. Поэтому компании переходят к централизованной модели информационной безопасности: внедрению единых стандартов для всех участников экосистемы, созданию корпоративных центров киберустойчивости.

При этом в условиях растущего числа киберугроз участники рынка все больше отдают предпочтение измеримой модели, в которой важно не просто наличие средств защиты, а их реальная эффективность и способность снижать ущерб. Чтобы измерить эффективность защиты, оценить реальную устойчивость инфраструктуры и работу SOC, организации выбирают разные способы: проведение кибериспытаний, пентестов и киберучений, выход на площадки багбаунти. Результаты подобных проверок позволяют определить возможные векторы атак и посчитать такие показатели, как time to attack (TTA) и time to response (TTR).

Финансовая отрасль, которая традиционно была важной мишенью для киберпреступников, одной из первых научилась им противостоять. Однако в последнее время мотивация злоумышленников меняется: их атаки все чаще нацелены на подрыв киберустойчивости как отдельных игроков, так и всей индустрии. В то же время меняется и инструментарий: технологии искусственного интеллекта сегодня доступны и защитникам, и атакующим. Поэтому критически важно сохранять темпы строительства киберзащиты с учетом более деструктивных мотивов преступников и их доступа к современным технологиям. Наше исследование призвано помочь адаптироваться к новому ландшафту киберугроз и заглянуть в безопасное цифровое будущее отрасли».

Денис Баранов, генеральный директор Positive Technologies

Искусственный интеллект стал в некотором роде противоречивым трендом. Технологии искусственного интеллекта повышают эффективность как атакующих, так и защитников. С одной стороны, ИИ становится ключевым фактором киберустойчивости и драйвером трансформации кибербезопасности. Использование искусственного интеллекта для защиты способствует автоматизации обнаружения и блокировки подозрительной активности, снижает нагрузку на команды кибербезопасности и повышает скорость реагирования на инциденты. С другой стороны, ИИ стал драйвером появления новых классов рисков. Применение искусственного интеллекта значительно расширило ландшафт киберугроз: злоумышленники получили возможность быстро автоматизировать и масштабировать атаки. Кроме этого, существует проблема «теневого ИИ» (shadow AI) внутри организаций. Сотрудники массово используют внешние ИИ-сервисы без согласования с ИТ-отделами, выгружая туда чувствительные данные.

Тренды ИБ в финтехе на 2026 год отражают системный сдвиг в характере рисков. Атаки все чаще развиваются по каскадному сценарию, затрагивая одновременно ИТ-сервисы, цепочки поставок, дочерние структуры и критически важные бизнес-процессы. Использование ИИ дополнительно усиливает давление: снижается порог входа для злоумышленников, растет качество социальной инженерии и масштабируемость атак. В этих условиях классический периметр больше не является достаточной точкой опоры для защиты. Поэтому ключевая задача сегодня — не просто фиксировать эти сигналы, а превращать их в конкретные управленческие решения. Тренды имеют ценность только тогда, когда они помогают расставлять приоритеты: куда инвестировать, что проверять в первую очередь, какие сценарии считать недопустимыми. В 2026 году выигрывать будут те компании, которые умеют быстро переводить понимание угроз в действия — в процессы, метрики, ответственность и практическую киберустойчивость.

Максим Григорьев, генеральный директор Ассоциации ФинТех

Автор: ptsecurity

Источник

Rambler's Top100