Интеграция AML-проверки Didit с SIEM-системами с открытым исходным кодом (RU)

Обнаружение угроз в реальном времениИнтеграция AML-проверки Didit с Open-Source SIEM-платформами, такими как ELK Stack или Splunk Community Edition, обеспечивает оповещения в реальном времени о подозрительной активности, повышая вашу способность проактивно выявлять финансовые преступления.

Автоматизированный мониторинг соответствияАвтоматизируйте мониторинг и отчетность по событиям, связанным с AML, обеспечивая постоянное соблюдение нормативных требований и сокращая ручные накладные расходы.

Централизованное управление рискамиКонсолидируйте данные верификации личности и AML-проверки в вашей SIEM, создавая единую панель для комплексной оценки рисков и управления инцидентами.

Преимущество DiditDidit предлагает модульную AML-проверку на базе ИИ с двухбалльной системой (оценка совпадения и оценка риска) и настраиваемыми порогами, что делает ее идеальной для бесшовной интеграции и получения расширенных данных об угрозах.

Мощь интегрированных AML и SIEM

В современном сложном регуляторном ландшафте финансовые учреждения и предприятия в различных секторах сталкиваются с огромным давлением в борьбе с отмыванием денег и финансированием терроризма. Проверка на соответствие требованиям AML (Anti-Money Laundering) является критически важной первой линией защиты, но ее эффективность может быть значительно усилена при интеграции с надежной системой управления информацией и событиями безопасности (SIEM). В то время как коммерческие SIEM-решения могут быть дорогостоящими, SIEM-системы с открытым исходным кодом, такие как ELK Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana) или Apache Metron, предлагают мощные, гибкие и экономически эффективные альтернативы для агрегирования, анализа и оповещения о данных, связанных с безопасностью.

Интеграция передовых возможностей AML-проверки Didit с SIEM-системой с открытым исходным кодом позволяет организациям выйти за рамки реактивного соответствия. Она преобразует необработанные результаты AML-проверки в действенные аналитические данные, обеспечивая обнаружение угроз в реальном времени, автоматизированное реагирование на инциденты и более целостное представление о рисках для пользователей. Такая синергия помогает выявлять модели подозрительного поведения, которые в противном случае могли бы остаться незамеченными, усиливая вашу защиту от финансовых преступлений.

Понимание AML-проверки Didit

AML-проверка Didit разработана для обнаружения рисков в реальном времени, проверяя пользователей по более чем 1300 глобальным санкциям, спискам политически значимых лиц (PEP) и другим спискам наблюдения. Что отличает Didit, так это сложная двухбалльная система оценки рисков:

• Оценка совпадения (доверие к личности): Эта оценка определяет вероятность того, что потенциальное совпадение действительно является проверяемым лицом. Она учитывает такие факторы, как сходство имени, дата рождения, страна и номер документа. Высокая оценка совпадения указывает на сильное потенциальное совпадение, в то время как низкая оценка может классифицировать его как ложное срабатывание.
• Оценка риска (уровень риска сущности): Для сильных потенциальных совпадений оценка риска оценивает присущий этой сущности риск, учитывая такие факторы, как страновой риск, категория (PEP, санкции, негативные упоминания в СМИ) и судимости. Эта оценка в конечном итоге определяет окончательный статус AML (Одобрено, На рассмотрении или Отклонено).

Этот детальный подход в сочетании с настраиваемыми порогами соответствия обеспечивает беспрецедентную точность и гибкость. Отчет о AML-проверке, возвращаемый в виде объекта JSON, содержит исчерпывающие сведения, включая статус AML, информацию о совпадении, детали оценки и данные о негативных упоминаниях в СМИ, что делает его идеально подходящим для программного ввода в SIEM.

Архитектура интеграции с Open-Source SIEM

Интеграция AML-проверки Didit с SIEM-системой с открытым исходным кодом включает несколько ключевых шагов:

1. Прием данных: После того как пользователь проходит AML-проверку Didit через автономный API, полученный JSON-отчет необходимо ввести в вашу SIEM. Для ELK Stack Logstash может быть настроен на получение этих JSON-логов через HTTP или очередь сообщений (например, Kafka или RabbitMQ), если предпочтительна пакетная обработка. Для других SIEM могут быть настроены аналогичные конвейеры приема данных.

2. Разбор и обогащение данных: После приема SIEM должна разобрать структурированные данные из отчета AML Didit. Это включает извлечение ключевых полей, таких как AML Status (статус AML), Match Information (информация о совпадении), Scoring Details (детали оценки) (оценка совпадения, оценка риска) и любые Warning Types (типы предупреждений), такие как POSSIBLE_MATCH_FOUND (найдено возможное совпадение) или COULD_NOT_PERFORM_AML_SCREENING (не удалось выполнить AML-проверку). Затем SIEM может обогатить эти данные внутренними идентификаторами пользователей, деталями транзакций или другой контекстной информацией для более полной картины.

3. Создание правил и оповещение: Именно здесь интеграция действительно проявляет себя. Настройте правила в вашей SIEM для запуска оповещений на основе конкретных условий из данных AML Didit. Примеры включают:

   • Высокая оценка риска: Оповещение, когда оценка риска пользователя превышает заданный порог.
   • Совпадение по санкциям: Немедленная пометка любого пользователя, идентифицированного с совпадением по санкциям.
   • Негативные упоминания в СМИ: Генерация оповещений о значительных негативных упоминаниях в СМИ.
   • POSSIBLE_MATCH_FOUND: Запуск рабочего процесса проверки для потенциальных совпадений, требующих ручного изучения.
   • Аномальное поведение: Объединение данных AML с другими логами SIEM (например, попытки входа, объемы транзакций) для обнаружения необычных паттернов для пользователей, которые вызвали предупреждения AML.

4. Панели мониторинга и отчетность: Используйте инструменты визуализации SIEM (например, Kibana для ELK Stack) для создания панелей мониторинга, которые предоставляют информацию в реальном времени о вашей позиции в области соответствия AML. Отслеживайте такие показатели, как количество выполненных AML-проверок, распределение оценок рисков, частота конкретных типов предупреждений и статус текущих расследований. Это позволяет сотрудникам по соблюдению требований и командам безопасности быстро выявлять тенденции и отчитываться о соблюдении нормативных требований.

Практические применения и преимущества

Интегрируя AML-проверку Didit с вашей Open-Source SIEM, вы получаете несколько ключевых преимуществ:

• Улучшенное обнаружение мошенничества: Помимо AML, объединенные данные могут помочь обнаружить более широкие схемы мошенничества. Например, пользователь с низкой оценкой AML-риска, но демонстрирующий необычные модели транзакций или несколько неудачных попыток входа, может быть помечен для дальнейшего расследования.
• Оптимизированное реагирование на инциденты: Автоматизированные оповещения от SIEM гарантируют немедленное уведомление команд безопасности и соответствия о высокорисковых AML-событиях, что позволяет быстро расследовать и смягчать последствия.
• Улучшенные аудиторские следы: Все результаты AML-проверки и последующие действия регистрируются и хранятся в SIEM, обеспечивая всеобъемлющий, неизменяемый аудиторский след, необходимый для соблюдения нормативных требований и внутренних расследований.
• Экономически эффективная масштабируемость: Open-Source SIEM предлагают масштабируемое решение для организаций любого размера, позволяя им управлять растущими объемами данных о личности и AML без непомерных затрат на лицензирование. Модель Didit с оплатой за успешную проверку дополнительно повышает экономическую эффективность.
• Настраиваемые рабочие процессы: Модульный характер Didit и Open-Source SIEM позволяет создавать высоконастраиваемые рабочие процессы. Например, предупреждение COULD_NOT_PERFORM_AML_SCREENING может автоматически запускать внутреннюю задачу по сбору отсутствующих данных KYC, и после обновления Didit автоматически перезапустит AML-проверку.

Как Didit помогает

Didit предоставляет основные возможности AML-проверки и мониторинга, необходимые для надежной стратегии предотвращения финансовых преступлений. Наша платформа на базе ИИ предлагает проверку в реальном времени по глобальным спискам наблюдения, PEP и санкционным базам данных, предоставляя подробные JSON-отчеты, идеально структурированные для ввода в любую SIEM. Благодаря модульной архитектуре Didit вы можете легко интегрировать AML-проверку в качестве отдельного вызова API или как часть более крупного оркестрированного рабочего процесса. Мы также предлагаем бесплатный базовый KYC, что делает его доступным для предприятий, чтобы начать создавать безопасные и соответствующие требованиям процессы проверки личности без предварительных затрат на настройку. Наша двухбалльная система (оценка совпадения и оценка риска) и настраиваемые пороги обеспечивают точность, необходимую для минимизации ложных срабатываний при максимальном обнаружении реальных рисков, предлагая беспрецедентную гибкость для интеграции с вашей Open-Source SIEM.

Готовы начать?

Готовы увидеть Didit в действии? Получите бесплатную демонстрацию сегодня.

Начните бесплатно проверять личности с бесплатным тарифом Didit.