диплом AdvML Защита финансовых моделей ML от враждебных атак

Актуальность темы

С ростом внедрения моделей машинного обучения в финансовые системы возрастает риск враждебных атак, направленных на манипуляцию решениями ИИ. Согласно отчету IBM Security (2024), количество атак на модели машинного обучения в финансовой сфере выросло на 150% за последние два года, что подчеркивает острый дефицит эффективных методов защиты. В то же время, по данным Московской школы управления Сколково, всего 15% финансовых учреждений имеют специализированные механизмы защиты своих моделей ML от враждебных атак, что создает серьезные риски для финансовой стабильности.

Особую актуальность тема приобретает в контексте использования моделей ML в критически важных финансовых приложениях, таких как системы кредитного скоринга, обнаружения мошенничества и алгоритмического трейдинга. Враждебные атаки, такие как атаки суррогатной модели, атаки на основе градиентов и атаки на объяснимость, могут привести к значительным финансовым потерям и репутационным рискам. В то же время, по данным Национального исследовательского университета Высшая школа экономики, внедрение методов защиты от враждебных атак может снизить риски манипуляции решениями ИИ на 70-80%, что особенно важно в условиях роста сложности кибератак на финансовые системы.

Бесплатная консультация по вашей теме: Telegram: @Diplomit WhatsApp: +7 (987) 915-99-32 | Телефон: +7 (987) 915-99-32, Email: admin@diplom-it.ru| MAX: +7 (987) 915-99-32

Разработка методов защиты финансовых моделей ML от враждебных атак представляет собой междисциплинарную задачу, объединяющую методы машинного обучения, криптографии, анализа безопасности и соблюдение строгих регуляторных требований. Это делает тему особенно подходящей для ВКР по направлению прикладной информатики, так как позволяет продемонстрировать комплексное применение полученных знаний и навыков в области, имеющей стратегическое значение для финансовой системы. В условиях стремительного роста сложности враждебных атак на модели ИИ и ужесточения регуляторных требований, создание эффективных методов защиты становится важным направлением исследований для студентов технических специальностей.

Цель и задачи

Цель исследования: разработка системы защиты финансовых моделей машинного обучения от враждебных атак, обеспечивающая снижение уязвимости моделей к различным типам атак на 75-80% и сохранение точности моделей на уровне не менее 90% от исходной.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

• Провести анализ существующих типов враждебных атак на модели ML и выявить их особенности в финансовой сфере
• Исследовать современные методы и алгоритмы защиты моделей ML от враждебных атак (адверсариал тренинг, обнаружение аномалий, дифференциальная приватность)
• Определить функциональные и нефункциональные требования к системе защиты моделей ML для финансовых приложений
• Разработать архитектуру системы защиты и схему интеграции с существующими финансовыми системами
• Создать методику оценки уязвимости моделей ML к различным типам враждебных атак
• Реализовать алгоритмы защиты от основных типов враждебных атак (атаки суррогатной модели, атаки на основе градиентов, атаки на объяснимость)
• Провести тестирование системы защиты на моделях кредитного скоринга и обнаружения мошенничества
• Оценить эффективность системы защиты по критериям: снижение уязвимости к атакам, сохранение точности моделей, вычислительная сложность
• Разработать рекомендации по внедрению системы защиты в практику финансовых учреждений

Объект и предмет исследования

Объект исследования: процессы использования моделей машинного обучения в финансовых учреждениях, включающие системы кредитного скоринга, обнаружения мошенничества и алгоритмического трейдинга, подверженные враждебным атакам.

Предмет исследования: методы и технологии разработки системы защиты финансовых моделей машинного обучения от враждебных атак.

Исследование фокусируется на создании системы защиты, которая будет соответствовать специфике финансовых моделей ML, учитывая особенности враждебных атак в финансовой сфере, требования к сохранению точности моделей и необходимость интеграции с существующими финансовыми системами. Особое внимание уделяется решению проблемы баланса между безопасностью и точностью моделей, что является одной из основных сложностей при защите моделей ML от враждебных атак.

В рамках исследования будет проведен сравнительный анализ различных типов враждебных атак (атаки суррогатной модели, атаки на основе градиентов, атаки на объяснимость) и методов защиты от них (адверсариал тренинг, обнаружение аномалий, дифференциальная приватность). Также будет исследована возможность комбинации различных методов защиты для достижения оптимального баланса между безопасностью и точностью моделей. Особое внимание будет уделено вопросам интеграции с существующими финансовыми системами и соответствия требованиям регуляторов, что критически важно для внедрения решений в финансовую сферу.

Примерный план (Содержание) работы

Структура ВКР должна отражать логическую последовательность этапов исследования и разработки системы защиты финансовых моделей ML. Вот примерный план работы по теме "Защита финансовых моделей ML от враждебных атак":

Глава 1. Анализ проблемной области и постановка задачи

• 1.1. Современное состояние безопасности моделей машинного обучения в финансовой сфере
• 1.2. Анализ существующих типов враждебных атак на модели ML и их последствий
• 1.3. Исследование процессов использования моделей ML в финансовых системах (кредитный скоринг, обнаружение мошенничества)
• 1.4. Выявление проблем и уязвимостей текущих моделей ML в финансовой сфере
• 1.5. Постановка задачи и определение критериев оценки эффективности защиты

Глава 2. Результаты работ, выполняемые на этапах анализа, проектирования и разработки

• 2.1. Анализ требований к системе защиты финансовых моделей ML от враждебных атак
• 2.2. Исследование и выбор методов и алгоритмов защиты моделей ML от различных типов атак
• 2.3. Проектирование архитектуры системы защиты и схемы интеграции с финансовыми системами
• 2.4. Разработка методики оценки уязвимости моделей ML к враждебным атакам
• 2.5. Создание алгоритмов защиты от основных типов враждебных атак в финансовой сфере

Глава 3. Описание итоговой реализации и тестирование

• 3.1. Описание реализованной системы защиты финансовых моделей ML
• 3.2. Реализация модулей обнаружения и защиты от враждебных атак
• 3.3. Интеграция системы защиты с финансовыми системами (кредитный скоринг, обнаружение мошенничества)
• 3.4. Тестирование системы защиты на реальных моделях финансовых приложений
• 3.5. Анализ результатов тестирования и рекомендации по внедрению

Для более детального понимания структуры и содержания ВКР рекомендуем ознакомиться с Полным руководством по написанию ВКР по ИИ.

Ожидаемые результаты и практическая значимость

Результатом исследования станет система защиты финансовых моделей машинного обучения от враждебных атак, позволяющая финансовым учреждениям:

• Снизить уязвимость моделей к враждебным атакам на 77-79%
• Сохранить точность моделей на уровне 92-94% от исходной
• Обнаруживать попытки враждебных атак в режиме реального времени
• Обеспечить соответствие требованиям регуляторов по безопасности моделей ИИ
• Интегрировать защиту с существующими финансовыми системами без значительных изменений

Практическая значимость работы заключается в том, что разработанная система защиты может быть внедрена не только в финансовые учреждения, но и адаптирована для других сфер, использующих модели ML в критически важных приложениях (здравоохранение, энергетика, транспорт). Это особенно важно в свете роста сложности враждебных атак на модели искусственного интеллекта и ужесточения регуляторных требований к безопасности ИИ-систем.

Результаты исследования могут быть использованы финансовыми учреждениями для повышения безопасности своих ML-систем и снижения рисков манипуляции решениями ИИ, а также для создания методических рекомендаций по защите моделей ML от враждебных атак. Это позволит не только оптимизировать процессы безопасности, но и создать новые источники ценности за счет повышения доверия клиентов и соответствия регуляторным требованиям.

Кроме того, разработанная методика может быть использована в учебном процессе финансовых и технических вузов для подготовки специалистов в области кибербезопасности и машинного обучения, что соответствует требованиям к современным образовательным программам в сфере финансов и информационных технологий.