Кибербезопасность
LexisNexis Risk Solutions внедряет обнаружение ИИ-агентов в государственных учреждениях

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.












