Деньги

Российскую антифрод-систему адаптировали для цифрового рубля

Российскую антифрод-систему адаптировали для цифрового рубля
Фото: Мария Лихачева / Ruposters

Fuzzy Logic Labs, входящая в структуру "Х.Технологии" "Ростелекома", обновила платформу Smart Fraud Detection (SFD), добавив в неё модуль для работы с цифровым рублем. 

Теперь система способна контролировать транзакции и операции с цифровыми кошельками в рамках единого антифрод-контура. Благодаря этому банки могут подключить новый тип платежей к уже действующим системам противодействия мошенничеству и AML без серьезной перестройки ИТ-инфраструктуры. Платформа берет на себя автоматическую обработку новых платежных сообщений и проверку связанных с ними операций.

Необходимость доработки обусловлена расширением использования цифрового рубля: с 1 сентября 2026 года крупнейшие российские банки обязаны начать предоставлять клиентам возможность совершать соответствующие операции, после чего к процессу поэтапно подключатся остальные участники рынка. 

SFD анализирует платежи и события пользовательских сессий с учетом профиля клиента и характеристик устройств. По данным разработчика, платформа используется для мониторинга около половины банковских транзакций в России и включена в реестр российского ПО Минцифры, сообщает IT World.

ИТ-эксперт Илья Костунов отмечает, что недоверие к новым технологиям естественно, однако цифровой рубль внедряется не как экспериментальная функция, к которой безопасность будут добавлять постфактум. По его словам, защитный контур создается одновременно с платежной инфраструктурой, чтобы пользователи не были вынуждены тестировать технологии на собственных кошельках.

Член комиссии по поддержке ИТ-индустрии Общественного совета при Минцифры Владимир Маслов добавляет, что любой новый платежный инструмент автоматически привлекает внимание мошенников, которые будут искать новые сценарии социальной инженерии и необычные цепочки переводов. Он подчеркивает, что вопросы защиты цифрового рубля решаются до его массового распространения, причем речь идет не только о реакции на уже совершенное мошенничество, но и о превентивном анализе транзакций, поведения клиента и других признаков риска.