Цифровой маркетплейс Цифровой маркетплейс
Продукты
Каталог
  • Все продукты31 618
  • Категории15
  • Аналоги западного ПО4 785
  • Сравнение
Срезы
  • Топ по категориям
  • Реестр ПО21 589
  • По регионам РФ89
Направления
  • Все категории15
  • ИТ-инфраструктура18 960
  • Управление предприятием12 708
  • Данные и аналитика6 866
  • Офис и коммуникации5 898
  • Публичные сервисы3 066
  • Документооборот и контент2 776
  • Информационная безопасность2 476
  • Продажи и маркетинг2 214
  • Отраслевое ПО2 188
  • Управление персоналом1 419
  • Разработка ПО1 202
  • Инженерное и производственное ПО1 021
  • Проекты и задачи905
  • Торговля и e-commerce630
  • Речевые и языковые технологии342
Кейсы
Проекты
  • Все проекты внедрения2 086
  • B2B и B2G ПО73
  • Кейсы с госсектором455
  • Кибербезопасность
По эффекту
  • ROI > 200%133
  • Эффект >5 млн ₽98
  • Миграция с зарубежного69
Компании
Участники рынка
  • Вендоры23 441
  • Заказчики21 316
  • Отрасли28
  • Регионы89
Рейтинги
  • Лидеры импортозамещения
  • Резиденты Сколково2 593
Медиа
Новости
  • Новости рынка910
  • Новости компаний
  • Регулирование
Аналитика
  • Аналитика рынка
  • Призма
  • Глоссарий3 116
Войти Регистрация
  • Все продукты
  • Категории
  • Аналоги западного ПО
  • Реестр ПО
  • Сравнение
  • Все проекты внедрения
  • B2B и B2G ПО
  • Кейсы с госсектором
  • Вендоры
  • Заказчики
  • Регионы
  • Отрасли
  • Лидеры импортозамещения
  • Новости рынка
  • Новости компаний
  • Аналитика
  • Глоссарий
Войти Регистрация
Главная/ Проекты цифровой трансформации/ Искусственный интеллект/ МТС Банк: ансамбль графовых нейросетей для обнаружения вторж...
Кейс Проект #3522 Информационная безопасность и кибербезопасность Банки и страховые компании · опубликовано 2 сентября 2026

МТС Банк: ансамбль графовых нейросетей для обнаружения вторжений в ИТ-инфраструктуру

ВЫЯВЛЕНИЕ СЦЕНАРИЕВ ПЕРЕМЕЩЕНИЯ АТАКУЮЩИХ
90
СНИЖЕНИЕ ЧИСЛА ИНЦИДЕНТОВ
99
ложные срабатывания снижены до единиц в сутки

Описание проекта

МТС Банк развернул систему обнаружения несанкционированных проникновений в ИТ-инфраструктуру на основе графовых нейросетей. Система построена как ансамбль из пяти моделей: каждая нейросеть специализируется на своём типе аномалии, то есть на нарушении паттернов активности, переходах между сегментами сети, необычных маршрутах передачи данных.

Пилотный проект анализировал данные за год работы инфраструктуры. Для проверки было проведено 22 теста на проникновение и одна проверка Red Team, все активности были обнаружены на этапе внутреннего перемещения атакующего. Ключевой практический эффект в резком снижении шума: количество ложных срабатываний снижено до единиц событий в сутки, что делает поток инцидентов обрабатываемым силами дежурной смены.

Задача

Классические средства обнаружения плохо ловят горизонтальное перемещение атакующего внутри уже скомпрометированной сети и заваливают центр мониторинга ложными срабатываниями. Банку нужно было находить нетипичные маршруты и переходы между сегментами сети, а не отдельные сигнатуры.

Цели внедрения

  • Выявлять сценарии перемещения атакующих внутри сети

  • Снизить поток ложных срабатываний до управляемого объёма

  • Специализировать детекторы под разные типы аномалий

  • Подтвердить работоспособность на реальных тестах на проникновение и проверке Red Team

  • Перевести решение из пилота в эксплуатацию

Результаты

  • Качество и эффективность

  • Выявляется более 90% сценариев перемещений атакующих внутри сети

  • 22 теста на проникновение и 1 проверка Red Team: все активности обнаружены на этапе внутреннего перемещения атакующего

  • Ансамбль из 5 графовых нейросетей, каждая специализирована под свой тип аномалии Надёжность

  • Количество ложных срабатываний снижено до единиц событий в сутки, поток инцидентов обрабатывается силами дежурной смены Нагрузка и масштаб

  • Пилот проведён на массиве данных за 1 год работы инфраструктуры, охват вся ИТ-инфраструктура банка Импортозамещение и compliance

  • Собственная разработка банка, подход применим любому банку, оператору связи или холдингу с сегментированной сетью и собственным центром мониторинга безопасности

← Все кейсы
ЗАКАЗЧИК
ПАО "МТС-БАНК"
Профиль заказчика →
ПРОДУКТ МЕСЯЦА
Directum СЭД+
СЕН 2026

Directum СЭД+ сочетает в себе лучшие практики цифровизации документооборота крупных компаний и соответствует…

Открыть продукт →
КЕЙС КВАРТАЛА
Искусственный интеллект в медицине
Министерство здравоохранения Чеченской Республики · Q3 2026

внедрение системы распознавания патологий на медицинских изображениях с помощью алгоритма глубинного обучения…

Открыть кейс →
ТОП МАТЕРИАЛ
ИИ в промышленности
Аналитика · Q3 2026

Обзор применения искусственного интеллекта в промышленности по материалам деловой программы ЦИПР-2026…

Открыть отчёт →
Цифровой маркетплейс

«Цифровой маркетплейс» - проект АНО «Цифровые платформы»: российский B2B-маркетплейс корпоративного ПО, который помогает компаниям выбирать технологии на основе данных и расширять клиентскую базу поставщиков в России, ЕАЭС и БРИКС. ~20 тыс. вендоров, ~30 тыс. продуктов, сотни заказчиков - открыты и регулярно обновляются.

marketplace@diplatforms.ru

Каталог

  • Управление предприятием
  • Продажи и маркетинг
  • Торговля и e-commerce
  • Управление персоналом
  • Проекты и задачи
  • Данные и аналитика
  • Документооборот и контент
  • Офис и коммуникации
  • ИБ и безопасность
  • Аналоги западного ПО
  • Все категории →

Участники и регионы

  • Вендоры и разработчики
  • Заказчики
  • Кейсы внедрения
  • Регионы · 89
  • - Москва
  • - Санкт-Петербург
  • Резиденты Сколково
  • Реестр ПО
  • Рынки и индустрии
  • Стать вендором

Знания

  • Новости рынка
  • - Регулирование
  • - Рынок
  • - Продукты
  • - Внедрения
  • - Безопасность
  • - События
  • Новости компаний
  • Аналитика рынка
  • Сравнения и бенчмарки
  • Призма

Платформа

  • О проекте
  • Инструкции
  • Регистрация
  • Тарифы
  • Статистика платформы
  • Контакты
  • Яндекс.Метрика
© 2026 АНО «Цифровые платформы» · ИНН 6168990775 · marketplace@diplatforms.ru
Правовые документы Настройки cookie 18+

Мы используем cookie для работы сайта и статистики посещений. Запись действий на странице включается только с вашего согласия. Подробнее.