Что сделал Сбербанк

Сбербанк разработал систему из четырёх ИИ-агентов, которые анализируют подозрительные сайты сразу по нескольким параметрам: тексту страницы, коду, инфраструктуре хостинга и визуальным скриншотам. Проверка одного ресурса занимает менее минуты — раньше аналогичный анализ требовал участия аналитиков-людей и занимал заметно больше времени.

Принцип «ИИ против ИИ»

Систему построили по состязательному принципу: одни агенты выступают в роли «прокурора» и собирают доказательства того, что сайт является фишинговым, другие — в роли «защиты» — ищут аргументы в пользу легитимности ресурса, а отдельный агент выполняет функцию «судьи» и выносит итоговое решение. Такая архитектура снижает число ошибочных срабатываний по сравнению с моделью, которая принимает решение в одиночку.

Масштаб задачи

  • Цель системы — обрабатывать более 200 тысяч ресурсов в квартал;
  • Решение уже интегрировано в платформу X Threat Intelligence;
  • Платформой пользуются порядка 760 российских организаций — от небольших ИТ-компаний до банков и госструктур.

Что такое Threat Intelligence и зачем он нужен бизнесу

Threat Intelligence (киберразведка) — класс решений, которые собирают, систематизируют и анализируют информацию об актуальных угрозах: вредоносных доменах, утечках данных, тактиках злоумышленников. Проще говоря, это «база данных» о том, кто, как и чем атакует, которая помогает службам безопасности компаний быстрее распознавать угрозу и реагировать на неё, не дожидаясь, пока инцидент случится у них самих.

Почему борьба с фишингом превращается в гонку ИИ против ИИ

Использование генеративных нейросетей злоумышленниками — для автоматической генерации фишинговых страниц, текстов рассылок и даже голосовых подделок — заметно упростило и удешевило создание убедительных поддельных ресурсов. В ответ крупные организации, включая банки и ИБ-вендоров, всё активнее применяют собственные ИИ-модели для автоматизированного выявления таких ресурсов: вручную отслеживать сотни тысяч новых доменов в квартал попросту нереально.

Как это соотносится с другими разработками на рынке ИБ

Внедрение ИИ в контур киберзащиты в 2026 году стало заметным трендом не только у Сбербанка: аналогичные ИИ-ассистенты для анализа кода, поиска уязвимостей и разбора инцидентов появляются у ряда российских ИБ- и инфраструктурных вендоров. Общий вектор — переход от чисто сигнатурного и правило-ориентированного обнаружения угроз к моделям, способным анализировать контекст и принимать более гибкие решения.

Итог: Автоматизация проверки сайтов с помощью состязательных ИИ-агентов позволяет Сбербанку на порядок ускорить и масштабировать борьбу с фишингом, не теряя в точности за счёт «внутреннего спора» моделей. Для рынка это ещё один сигнал, что применение ИИ в информационной безопасности переходит от экспериментов к промышленной эксплуатации.

Читайте также: