Андрей Добровольский Cosmobet: как ИИ и автоматизация меняют правила игры в кибербезопасности

Переход iGaming к операциям в реальном времени радикально изменил структуру рисков, отмечает Андрей Добровольский Cosmobe. Высокая скорость обработки транзакций сократила время, которое системы безопасности имеют для обнаружения подозрительной активности.

Основные риски сейчас сосредоточены в области идентификации: кража персональных данных, создание синтетических личностей и неправомерное использование аккаунтов в промежутке между депозитом и выводом средств. Кибербезопасность в индустрии перешла в плоскость скрытого противостояния алгоритмов.

Скрытый мониторинг

Комплаенс перестал быть конечной целью. Современные системы информационной безопасности, основанные на риск-ориентированном подходе, должны быть интегрированы непосредственно в процессы разработки и эксплуатации.

Андрей Добровольский подчеркивает, что приоритетом является создание жизнеспособной и устойчивой инфраструктуры, а не простое накопление сертификатов.

«Мы не воспринимаем сертификацию как набор наклеек для маркетинга. Наша цель — это реальная устойчивость системы, а не работа ради бумаг», — поясняет Андрей.

На практике это означает переход к модели контроля. Эффективная система безопасности не блокирует всё подряд, а вносит точечные микро-паузы:

• дополнительная быстрая проверка при смене устройства;
• установление краткосрочных лимитов при обнаружении нетипичного маршрута трафика.

После авторизации в игру вступают инструменты поведенческого анализа. Они ведут непрерывный мониторинг сессии, выявляя аномалии в реальном времени. При этом легитимный пользователь практически не замечает их присутствия.

Единая модель данных

Искусственный интеллект полностью перекроил карту безопасности в iGaming.

Сегодня команды безопасности в индустрии переходят к модели единых данных. Информация со всех уровней — от устройств и сетей до облачной инфраструктуры и платежных шлюзов — поступает в унифицированные модели машинного обучения.

Система формирует профиль нормального поведения, и при малейшем отклонении реакция следует за считанные секунды. Автоматизированные сценарии позволяют мгновенно изолировать серверы, отзывать токены доступа или приостанавливать вывод средств до завершения проверки.

Такая плотная связь между обнаружением и реагированием в корне меняет экономику риска. Машинное обучение позволяет изучать живой трафик и блокировать новые угрозы еще до того, как они станут массовыми.

Данные последних месяцев подтверждают эффективность этого подхода. Сообщается, что автоматизация и внедрение ИИ-детекции позволили сократить время локализации угроз примерно на 31%.

Этого удалось достичь за счет нескольких факторов:

• объединения данных от конечных точек, сетей и облака с помощью ИИ-анализа;
• автоматизированных сценариев;
• использования искусственного интеллекта для группировки и дедупликации уведомлений.

В конечном счете автоматизация делает атаку на оператора слишком дорогой и сложной для злоумышленника, возвращая преимущество защищающейся стороне.

Риски партнерских экосистем

Уязвимости всё чаще обнаруживаются во внешних узлах:

• партнерских системах и аффилиатных панелях;
• платежных шлюзах, которые обеспечивают жизнедеятельность бизнеса.

Когда в 2024 году произошла утечка учетных данных одного из крупных поставщиков, операторам по всей Европе пришлось реагировать мгновенно: отключать доступ и уведомлять пользователей до того, как ущерб стал критическим.

Сегодня риск-менеджмент диктует новые правила. Требования безопасности теперь жестко фиксируются в контрактах с подрядчиками. Это включает обязательный аудит, многофакторную аутентификацию и протоколы немедленного информирования об инцидентах.

Агентство ЕС по кибербезопасности (ENISA) включило компрометацию цепочек поставок в число быстрорастущих угроз в цифровом секторе. Вместе с этим рекомендуется проводить совместные учения по реагированию на инциденты с критически важными партнерами и внедрять практику обмена логами как основу общей устойчивости системы.

Что дальше

Заглядывая вперед, можно сказать, что следующий этап защиты будет зависеть от готовности к сотрудничеству в той же степени, что и от качества программного кода.

Индустрия теперь строится на непрерывной проверке личности, контроле маршрутов выплат, усиленном хранении криптоактивов и операциях безопасности на базе ИИ, которые одинаково эффективно анализируют как потоки денег, так и потоки данных.

Финальным аргументом Андрей Добровольский Cosmobet переводит кибербезопасность из категории операционных расходов в категорию стратегических активов.