Внимание
Мы работаем в штатном режиме. Наши склады готовы поставлять оборудование клиентам из Российской Федерации несмотря на санкционные запреты ЕС и США. Оборудование в РФ ввозится легально благодаря новому законодательству с параллельным импортом. Звоните и уточняйте! Информация актуальна на 04.04.26В связи с участившимися случаями недобросовестной конкуренции обращаем ваше внимание, что мы не передаем персональные данные третьим лицам
Поиск по сайту
Оценка и страхование киберрисков
AI-решение для оценки и страхования киберрисков — это интеллектуальная система, анализирующая цифровую инфраструктуру компаний, выявляющая уязвимости, прогнозирующая вероятность киберинцидентов, формирующая профиль киберриска и предлагающая меры по минимизации ущерба. Решение позволяет страховщикам гибко настраивать условия и тарифы полисов, а клиентам — снижать риски и повышать устойчивость бизнеса к киберугрозам.
Преимущества решения
- Точность оценки киберрисков. AI-платформы позволяют формировать объективный профиль риска, динамически адаптировать тарифы и условия страхования.
- Снижение убытков. Предиктивная аналитика и моделирование сценариев позволяют снизить вероятность крупных выплат и повысить устойчивость портфеля.
- Автоматизация комплаенса. Система готовит отчёты для регуляторов, контролирует выполнение требований и фиксирует инциденты.
- Рост доверия клиентов. Персонализированные рекомендации по снижению риска, прозрачность оценки и гибкость страховых продуктов.
- Масштабируемость. Лёгкая интеграция с новыми источниками данных, поддержка роста числа клиентов и полисов.
- Соответствие требованиям. Хранение и обработка данных в РФ, поддержка 152-ФЗ.
Этапы внедрения ИИ
1
Анализ задачи
Погружаемся в ваши бизнес-процессы, выявляем ключевые требования и цели.
2
Проектирование решения
Разрабатываем архитектуру, подбираем оптимальные технологии и оборудование.
3
Внедрение и настройка
Выполняем поставку, монтаж, интеграцию и тестирование решений под ключ.
4
Сопровождение
Обеспечиваем поддержку, обучение персонала и развитие инфраструктуры.
AI-решение для оценки и страхования киберрисков объединяет следующие ключевые функции:
- Анализ цифровой инфраструктуры. AI-алгоритмы автоматически собирают и анализируют данные о сетевой архитектуре, используемом ПО, политике безопасности, облачных сервисах, IoT-устройствах и активности пользователей. Система выявляет слабые места, оценивает уровень защищённости и сопоставляет инфраструктуру с актуальными угрозами.
- Идентификация уязвимостей и угроз. Используются базы CVE, threat intelligence, данные SIEM и CMDB. AI выявляет критические уязвимости, несанкционированный доступ, подозрительную активность и строит карту угроз для конкретной компании.
- Прогнозирование киберинцидентов. Модели машинного обучения анализируют исторические инциденты, поведенческие паттерны, тренды атак, чтобы оценить вероятность и потенциальный ущерб от различных сценариев — от фишинга до DDoS и взлома облака.
- Формирование профиля киберриска. На основе анализа инфраструктуры, истории инцидентов, отраслевых особенностей и уровня защищённости формируется индивидуальный профиль риска, который динамически обновляется по мере изменений в инфраструктуре и угрозах.
- Рекомендации и минимизация ущерба. Система предлагает конкретные меры по снижению риска (обновление ПО, изменение политики доступа, обучение персонала), рассчитывает экономический эффект внедрения защитных мер и моделирует сценарии развития инцидентов.
- Гибкая настройка страховых условий. Страховщик может предложить клиенту индивидуальные тарифы и условия полиса, учитывая реальный уровень угроз, внедрённые меры защиты и динамику риска.
Программное обеспечение
| Категория | Примеры решений | Функционал |
|---|---|---|
| AI-платформы для киберстрахования | CyberCube, SAS Cyber Risk Analytics, IBM Security QRadar, отечественные решения на Python (scikit-learn, XGBoost), TensorFlow, PyTorch | Оценка киберрисков, моделирование инцидентов, выявление аномалий, поддержка принятия решений |
| Интеграция и мониторинг | REST API, SIEM, CMDB, коннекторы к облачным сервисам, системам управления уязвимостями, threat intelligence | Агрегация событий, мониторинг угроз, подключение внешних источников киберданных, автоматизация отчётности |
| BI и аналитика | Power BI, Tableau, встроенные дашборды | Визуализация рисков, анализ инцидентов, построение отчётов по уязвимостям и политике безопасности |
Подходящее серверное оборудование
| Компонент | Рекомендация / Пример | Назначение |
|---|---|---|
| CPU | 2× Intel Xeon Gold / AMD EPYC (16–32 ядер) | Обработка больших объёмов событий |
| GPU | NVIDIA A100 / T4 | Ускорение инференса и обучения моделей |
| RAM | 128–256 ГБ DDR4 / DDR5 | Хранение истории инцидентов и аналитических данных |
| SSD | 2–4 ТБ NVMe (RAID 1/10) | Высокоскоростной доступ к логам, моделям и отчётам |
| Сеть | 10–25 Гбит Ethernet | Интеграция с внешними источниками и облачными сервисами |
| Облако | Yandex Cloud, VK Cloud, собственный дата-центр | Масштабируемость и отказоустойчивость инфраструктуры |
Примеры серверов для данного решения
Артикул: SYS-751GE-TNRT
DP rackmount tower 4-GPU workstation with closed-loop liquid cooling
Форм-фактор:
Tower
CPU:
Intel Xeon Scalable Gen4
HDD:
8x 2.5" NVMe/SAS/SATA
Блок питания:
2200W
Артикул: AS-4124GS-TNR+
DP AMD, Dual-Root System with 8 GPUs
Форм-фактор:
4U
CPU:
AMD EPYC 7002
HDD:
24x 2.5" SATA/NVMe
Блок питания:
2200W
Артикул: AS-4125GS-TNRT
GPU сервер Supermicro AS-4125GS-TNRT. Система DP AMD 4U с поддержкой до 8 графических процессоров PCIe с прямым подключением
Форм-фактор:
4U
CPU:
AMD EPYC 9004
HDD:
2x 2.5" SATA, 8x 2.5" NVMe
Блок питания:
2200W
Архитектура решения
1. Сбор и интеграция данных. Импорт данных из SIEM, CMDB, систем управления уязвимостями, облачных сервисов, threat intelligence-источников.
2. AI-ядро. Модули анализа уязвимостей, прогнозирования инцидентов, построения профиля риска, моделирования сценариев ущерба, генерации рекомендаций.
3. BI-аналитика. Дашборды для андеррайтеров, риск-менеджеров, автоматизация отчётности, мониторинг эффективности мер защиты.
4. Интеграция. API для связи с внутренними и внешними системами, автоматизация обмена данными.
5. Безопасность. Шифрование, аудит, хранение данных в РФ, соответствие 152-ФЗ.
Пример конфигурации для компании 300 корпоративных клиентов, 20 тыс. киберполисов
| Компонент | Модель / Спецификация | Кол-во |
|---|---|---|
| Сервер | Supermicro AS -4124GS-TNR+ | 1 |
| CPU | AMD EPYC 7003 | 2 |
| GPU | NVIDIA T4 | 2 |
| RAM | DDR4 ECC | 128 ГБ |
| SSD | 4 ТБ SSD | 1 |
| Сеть | 10 Гбит Ethernet | |
| ПО | CyberCube, SAS Cyber Risk Analytics, Power BI, Python ML-модули |
Внедрение: 2–4 месяца, поэтапно (от пилота до полной автоматизации).
Артикул: -
Форм-фактор:
4U
CPU:
AMD EPYC 7002
HDD:
24x 2.5" SAS/SATA
Блок питания:
2200W
Корпус (размеры):
Высота: 178 мм, Глубина: 737 мм, Ширина: 437 мм
Артикул: AS-4124GS-TNR+
DP AMD, Dual-Root System with 8 GPUs
Форм-фактор:
4U
CPU:
AMD EPYC 7002
HDD:
24x 2.5" SATA/NVMe
Блок питания:
2200W
Артикул: Tesla T4
PCI-E 3.0 16 ГБ GDDR6, 256 бит, GPU 585 МГц
Форм-фактор:
Low Profile Single Slot PCIe 3.0
122 979 ₽
за 1 шт
Кто уже применяет такие решения в России
В России оценка и страхование киберрисков с применением AI внедряются ведущими страховыми компаниями, корпоративными и кэптивными страховщиками. Такие платформы используют для анализа цифровой инфраструктуры клиентов, выявления уязвимостей, моделирования сценариев ущерба и формирования индивидуальных профилей риска. Российские InsurTech-компании и интеграторы предлагают решения на базе отечественных и международных AI-платформ (например, CyberCube), а также собственные разработки для автоматизации комплаенса, мониторинга и подготовки отчётов для регуляторов.
Внедрение таких систем позволяет страховщикам гибко настраивать тарифы, снижать убытки от киберинцидентов и предоставлять клиентам более прозрачные и эффективные страховые продукты.
