Американская финтех-компания Greenlight Financial, создающая финансовые продукты для семей, автоматизировала разбор большей части сигналов о киберугрозах и финансовых рисках. Согласно опубликованному 6 ноября кейсу AWS, основанному на производственных измерениях Greenlight, Luna автономно закрывает более 90% из 3000–4000 поступающих за месяц случаев.
Luna разбирает уведомления о найденных в даркнете банковских картах, аномалиях входа и доступа, сигналы защиты инфраструктуры, подозрительные транзакции и признаки мошенничества. Например, при сообщении об утечке карты система устанавливает, активна ли она, исключает повторное уведомление и проверяет действия клиента и обращения в поддержку.
По измерениям Greenlight, ручная проверка такого случая занимает у аналитика 15–30 минут. Медианное время обработки рутинного сигнала первым уровнем Luna составляет менее десяти секунд.
Читайте также
Система состоит из более чем 30 специализированных агентов и двух уровней управления. Первый определяет тип сигнала и обращается к нужным источникам данных. Около 10% сложных случаев переходят на второй уровень, который сопоставляет сведения из трёх-пяти источников и готовит для специалиста отчёт с цепочкой доказательств.
Luna не запускает исправительные действия без отдельного разрешения: их выполняет человек или одобренная автоматизированная политика. Система работает на управляемых сервисах AWS, включая платформу Amazon Bedrock AgentCore для ИИ-агентов. Такая реализация напрямую недоступна российским компаниям, поскольку AWS не принимает новых клиентов из России.
Память Amazon Bedrock AgentCore хранит недавние события и результаты их разбора. Luna сопоставляет новые сигналы с решениями по похожим случаям за предыдущие 30 дней, распознаёт повторяющиеся допустимые действия и использует сохранённые шаблоны расследований. По данным Greenlight, добавление второго уровня и памяти увеличило долю автономно закрытых случаев с 83% до более чем 90%.