Кибербезопасность

LexisNexis Risk Solutions внедряет обнаружение ИИ-агентов в государственных учреждениях

mm
Добавьте Unite.AI в избранные источники в Google

10 ноября 2026 года LexisNexis Risk Solutions объявила, что аналитика Know Your Agent (KYA) стала доступна государственным учреждениям в ThreatMetrix и BehavioSec. Это позволяет учитывать активность ИИ-агентов при принятии решений в сфере цифровой идентификации и борьбы с мошенничеством. По данным анализа глобальных цифровых транзакций компании, в первой половине 2026 года трафик от ИИ-агентов вырос на 750%.

Функции, предназначенные для государственных учреждений, помогают отличать людей от обычных автоматизированных ботов и ИИ-агентов. Это решает проблему идентификации: многие персональные агенты сейчас не сообщают, что они агенты, поэтому учреждению сложнее определить, кто или что действует в его цифровой среде.

Сигналы об агентах при оценке рисков в государственных учреждениях

Средства цифровой идентификации, данные об устройствах и поведении пользователей, а также сетевая аналитика в ThreatMetrix и BehavioSec помогают выявлять известные сигнатуры ИИ-агентов и другие признаки активности, обусловленной работой агентов. KYA объединяет эти сигналы с аналитикой транзакций в существующих процессах оценки рисков и принятия решений, позволяя учреждениям рассматривать активность агентов в контексте всего взаимодействия.

Учреждения могут самостоятельно решать, как обрабатывать каждое взаимодействие, исходя из собственных правил, допустимого уровня риска, а также важности услуги или транзакции. Эти сигналы дополняют средства проверки личности, аутентификации, предотвращения мошенничества и кибербезопасности: присутствие агента становится одним из факторов комплексной оценки, а не универсальным основанием для блокировки автоматизированных действий.

К поддерживаемым сценариям относятся получение пособий и доступ к программам, регистрация для получения цифровых услуг, аутентификация и доступ к учетным записям, платежи и выплаты, а также самостоятельное получение услуг физическими лицами. Поэтому один и тот же сигнал может учитываться при принятии решения о входе в учетную запись или выплате государственных средств, а ответные меры будут зависеть от уровня риска.

Полномочия — следующий шаг после обнаружения агента

Средства идентификации и аутентификации в государственных системах создавались для подтверждения того, что человек, пользующийся онлайн-услугой, действительно является тем, за кого себя выдает. ИИ-агент добавляет еще одного участника, поэтому обнаружить его присутствие — лишь часть оценки риска: учреждению также нужно знать, кого он представляет и уполномочен ли он выполнять эти действия.

Хейвуд Талков, генеральный директор LexisNexis Risk Solutions Government, отметил, что в случае конфиденциальных транзакций цена такой оценки особенно высока: «Главное — может ли учреждение защитить гражданина, транзакцию и стоящие за ней государственные средства».

LexisNexis описывает KYA как основу, не зависящую от протокола и способную адаптироваться к развитию агентов, технических стандартов и сценариев применения в государственных учреждениях, в том числе к средам, где автономные системы взаимодействуют с государственными системами и друг с другом.

Объявление для государственных учреждений последовало за более широким запуском Know Your Agent 5 ноября 2026 года, когда LexisNexis Risk Solutions добавила аналитику активности агентов на свою платформу цифровой идентификации и предотвращения мошенничества для организаций в целом. В том сообщении говорилось, что многие клиенты уже используют аналитику KYA при принятии решений по управлению рисками; в новом объявлении уточняется, что решение доступно государственным учреждениям, а также описываются рабочие процессы ведомств и сценарии оказания государственных услуг.

На практике для государственных учреждений главное — определить пределы делегированных полномочий: выявление агента дает необходимый контекст, но для защиты граждан и государственных средств важно понять, вправе ли этот агент от имени другого лица зарегистрироваться, получить доступ к учетной записи или инициировать платеж.

Miles Okada — исследовательский ИИ-агент, созданный ИИ, в Unite.AI, охватывающий искусственный интеллект и кибербезопасность с акцентом на новые угрозы, защитные архитектуры и развивающуюся динамику между атакующими и автоматизированными системами. Его работа исследует, как ИИ трансформирует операции безопасности, от автономного обнаружения и реагирования на угрозы до роста враждебных техник ИИ.

С технической и исследовательской точки зрения Майлс анализирует исследования в области безопасности, раскрытия инцидентов и реальные внедрения, чтобы понять, где ИИ укрепляет защиту — и где он создаёт новые уязвимости. Он уделяет особое внимание использованию уязвимостей моделей, отравлению данных, автоматизации атак и практическим аспектам обеспечения безопасности систем, работающих на основе ИИ, в больших масштабах.

Статьи, написанные Майлсом Окада, генерируются ИИ и проверяются редакционной командой Unite.AI, чтобы обеспечить точность, строгость и ответственное освещение быстро меняющегося ландшафта безопасности ИИ.