Mit zunehmender Digitalisierung gerät die Finanzindustrie mehr ins Visier von Cyberkriminellen. Inventx startet daher eine Cybersecurity-Offensive und lanciert ein modular erweiterbares Framework zur Erkennung und Bekämpfung von Cyber-Risiken.
Cyberattacken beherrschen die Schlagzeilen. Je komplexer die Anwendungen, desto höher die Ansprüche an die IT-Security. Nicht zuletzt deshalb überarbeitete die Finma ihr Rundschreiben «Operationelle Risiken Banken» und formulierte neue Grundsätze zum Management von IT- und Cyberrisiken, die per 1. Juli 2017 in Kraft treten. Diese neuen Anforderungen nimmt die auf Bankeninformatik spezialisierte Inventx auf und lanciert ein modular erweiterbares und herstellerunabhängiges Cybersecurity-Framework, auf das laufend neue E-Security-Lösungen aufgesetzt werden können.
Der erste Service auf der technologischen Plattform ist ix.frauddetection für E-Banking, das verdächtige Transaktionen automatisch stoppt. Die Betrugserkennung kombiniert Big Data sowie User Behavior Analytics mit Machine Learning und Real-Time-Technologien, so dass unterschiedlichste Datenquellen analysiert und die Schutzmechanismen selbst in akuten Bedrohungsszenarien in Echtzeit angepasst werden können. Das zugrundeliegende Regelwerk für bekannte Angriffsmuster wird mit Scoring-Modellen für die Erkennung neuer Bedrohungslagen oder –muster optimal ergänzt. ix.frauddetection ist einfach in bestehende Systemlandschaften integrierbar und verfügt über eine Schnittstelle zu den E-Banking-Lösungen von Finnova und Crealogix.
Wie relevant die neue Lösung ist, zeigt sich daran, dass bereits drei Finanzdienstleister aus dem bestehenden Kundenkreis der Inventx auf ix.frauddetection setzen.
ix.Cybersecurity von Inventx ist im Managed-Services-Modell verfügbar, wodurch die Erfahrung der gesamten Bankkunden- und Partner-Community sowie das Know-how des Inventx-Analytics-Teams in die weitere Entwicklung und Ausgestaltung einfliesst. Geplant ist, sämtliche Cybersecurity-relevanten Bankingbereiche auf der Basis dieses Frameworks mit Analytics zur Früherkennung sowie Automatismen zur Gegenwehr auszustatten.
