Банки модернизируют системы криптографической защиты

Как сообщает издание IT Channel News, платежная система России вступает в фазу системной консолидации криптографии. Банки отказываются от точечного обновления алгоритмов в пользу выстраивания целостной архитектуры защиты на уровне всей экосистемы. Данная трансформация затрагивает работу терминалов, банкоматов и прикладных сервисов.

По данным Банка России, в 2025 году кредитные организации предотвратили более 134 млн мошеннических операций. Этот показатель вырос почти в 2 раза по сравнению с предыдущим годом. При этом объем похищенных средств составил 29,3 млрд рублей. Усиление атак на инфраструктурный контур заставляет банки внедрять комплексные подходы к защите данных.

Ранее основной акцент делался на аппаратных модулях, а сегодня изменения касаются пользовательского уровня. Специалисты фокусируются на унификации алгоритмов шифрования и автоматизации процессов управления ключами. Ключевым направлением становится создание доверенной среды для генерации и хранения данных в модулях безопасности.

Как заявляет генеральный директор ГК Сомерс Александр Шпет, сейчас необходимо синхронизировать криптографическую логику между терминалом и процессинговым центром. Без единой системы управления ключами устойчивость инфраструктуры остается фрагментарной. Модернизация архитектуры требует обновления криптобиблиотек и корректировки протоколов обмена данными.

В краткосрочной перспективе такие проекты увеличивают нагрузку на ИТ-подразделения и бюджеты компаний. Однако в среднесрочном периоде рынок перейдет к единой архитектуре доверия на базе отечественных платформ. Устойчивость системы будет определяться согласованностью всех модулей защиты.

Подробнее о том, как выстроить непрерывный контроль безопасности ИТ-подрядчиков и автоматизировать аналитическую отчетность, эксперты расскажут на Десятой конференции «Информационные технологии в казначействе». Мероприятие пройдет 13 марта 2026 года в Москве. Ведущие специалисты обсудят стратегии цифровой трансформации на 2026-2028 годы и практические кейсы применения ИИ в управлении ликвидностью.