MTS銀行、サイバー攻撃対策にグラフニューラルネットワークを導入

MTS銀行は、インフラへの侵入を検知するためにグラフニューラルネットワークを導入した。同行のニューラルネットワークのアンサンブルは、従来のセキュリティシステムでは見えない、ネットワーク内のハッカーの移動シナリオの90%以上を特定する、とCNewsが報じた。現代のサイバー攻撃は、living-off-the-land（環境内在型）アプローチを採用しており、攻撃者は管理者の行動を模倣し、正規のアカウントや標準プロトコルを使用して、数か月から数年にわたって気付かれないようにしている。グラフベースのソリューションは、アカウント、サーバー、セッション間の関係を分析し、非典型的な遷移の連鎖を通じて攻撃を明らかにする。アンサンブルは5つの専門モデルで構成され、それぞれが異なるタイプの異常を捕捉し、一緒に動作することで失敗がほとんどない。1年間のデータに対するパイロットテストでは、「ホワイト」ハッカーの移動ベクトルの90%以上を検出し、22件のペネトレーションテストと1回のレッドチーム演習のすべてが、ラテラルムーブメント（横移動）段階で捕捉された。グラフニューラルネットワークは、ファイアウォールやアンチウイルスシステムなどの従来の防御を補完し、その盲点を埋める。MTS銀行は、このソリューションをインフラ全体に拡張し、情報セキュリティコミュニティとグラフアプローチを発展させる計画である。