Страны G7 проведут киберучения на случай хакерских атак с использованием ИИ на крупнейшие банки мира

Страны «Большой семёрки» договорились провести учения по отражению кибератак с использованием искусственного интеллекта на банки и финансовую инфраструктуру. Министерства финансов и центральные банки отработают взаимодействие при масштабных инцидентах, проверят действующие процедуры реагирования и по итогам обновят инструкции для экстренных ситуаций. О договорённости 15 октября сообщила министр финансов Японии Сацуки Катаяма после встречи глав финансовых ведомств G7 в Бангкоке.

Встреча глав финансовых ведомств и руководителей центральных банков прошла в рамках ежегодных мероприятий МВФ. Идею сначала обсудили заместители министров финансов, а затем её одобрили на министерском уровне. Тренировки посвятят атакам, при подготовке или проведении которых злоумышленники используют передовые ИИ-системы, то есть инструменты, способные быстро находить слабые места в чужом программном коде.

Финансовые власти стран G7 разработают модели инцидентов и проверят на них, насколько эффективно работают существующие протоколы, а перед участниками поставят три задачи:

• отработать согласованные действия министерств финансов и центральных банков при отражении атаки;
• оценить действующие процедуры реагирования на масштабный сбой;
• обновить руководства и инструкции для экстренных ситуаций по итогам тренировок.

В зависимости от характера тренировок к ним могут подключить частные финансовые организации. Для банков это шанс пройти через атаку на учебной модели, а не на реальных деньгах клиентов, и увидеть, где процедуры на бумаге расходятся с действиями людей в первые часы кризиса.

МВФ в октябрьском докладе о глобальной финансовой устойчивости указал, что ИИ способен ускорить поиск уязвимостей и упростить их эксплуатацию. По данным МВФ, в 2026 году более чем в 70% рассмотренных случаев у поставщиков программного обеспечения почти не оставалось времени на устранение уязвимостей до того, как злоумышленники начинали их использовать. Это на 20 п.п. больше, чем годом ранее. Окно между обнаружением дыры и началом её эксплуатации сжимается быстрее, чем компании успевают выпускать и устанавливать обновления.

Банки и платёжные системы зависят от общих облачных платформ, программных компонентов и сторонних поставщиков, поэтому опасность не ограничивается отдельными взломами. Если уязвимость обнаружится в распространённой технологии, пострадать могут сразу несколько организаций, а цепочка последствий развивается по одной схеме и затрагивает всех участников рынка:

• продолжительный сбой критически значимого сервиса нарушает платежи;
• клиенты теряют доверие к организации;
• проблемы отдельных игроков отражаются на работе финансового рынка в целом.

Российские банки и платёжные сервисы тоже строят работу на общих облачных платформах, программных компонентах и подрядчиках, поэтому ускорение атак на уязвимости касается и клиентов отечественных финансовых организаций. Для владельца карты это означает рост риска, что сбой у поставщика остановит перевод, оплату в магазине или вход в мобильное приложение банка.

Банк Англии совместно с финансовыми организациями прорабатывает способы восстановления после серьёзных киберинцидентов. Заместитель управляющего банка предупредил, что финансовые компании больше не могут исходить из того, что их защитные механизмы гарантированно выдержат атаки с применением ИИ. Регуляторы просят банкиров допустить, что защита рано или поздно даст сбой, и заранее продумать, как продолжать работу.

МВФ рекомендует уделять больше внимания защите от рисков, связанных с внешними технологическими поставщиками, и способности финансовых организаций быстро локализовать последствия взлома. ИИ работает в обе стороны, помогая специалистам обнаруживать угрозы и одновременно ускоряя действия злоумышленников. Одних технических средств защиты недостаточно, если организации не умеют согласованно реагировать на инциденты, поэтому от финансовых компаний потребуется три шага:

• контролировать риски, связанные с внешними технологическими поставщиками;
• быстро локализовать последствия взлома;
• согласованно реагировать на инциденты и восстанавливать критические сервисы.

Задача учений состоит в проверке не только готовности отдельных банков, но и способности финансовых властей разных стран координировать действия, когда киберинцидент быстро выходит за пределы одной организации, хотя организаторы пока не раскрыли три параметра:

• даты проведения тренировок;
• перечень моделируемых атак;
• круг частных финансовых организаций, которых могут привлечь.

Эксперты CISOCLUB отметили, что учения на моделях инцидентов вскрывают слабые места в координации, которые не видны при проверке отдельных систем. Даже хорошо защищённый банк зависит от облачного провайдера, разработчика программного обеспечения и платёжного оператора, а разрыв в любом звене обнаруживается лишь тогда, когда все участники одновременно пытаются восстановить работу. Рост доли уязвимостей, которые начинают эксплуатировать до выхода исправлений, заставляет пересматривать сами сроки установки обновлений, ведь недельная задержка превращается в реальный риск.

Для российского финансового сектора вывод касается напрямую, потому что отечественные банки и сервисы используют те же классы программных компонентов и зависят от подрядчиков, а ускорение поиска уязвимостей с помощью ИИ затрагивает любую организацию вне зависимости от страны. Отдельный вопрос связан с клиентами, ведь атаки на банковские приложения нередко начинаются с фишинга и подделки голоса, а ИИ упрощает создание убедительных подделок. Пользователям стоит подключить двухфакторную защиту, проверять запросы на перевод по независимому каналу и устанавливать обновления приложений без промедления.

Ранее сообщалось, что сооснователь и председатель Google DeepMind Демис Хассабис расценил недавние инциденты с участием ИИ-агентов как первые предупреждения о потенциально более серьёзных угрозах. По его мнению, без усиления защиты автономных систем со стороны разработчиков и властей в ближайшие один-два года их действия могут привести к крупным происшествиям. Для снижения рисков Хассабис предложил разработать международные стандарты в области ИИ и внедрить гибкую систему сертификации, при которой глубина проверок будет определяться потенциальной опасностью конкретной технологии.