диплом Federated Learning Федеративное обучение для скоринговых систем с сохранением приватности

Актуальность темы

С развитием цифровых финансовых услуг и ужесточением регуляторных требований к защите персональных данных возникает острая необходимость в методах обучения ML-моделей без централизации данных. Согласно отчету PwC (2024), 75% финансовых организаций сталкиваются с ограничениями в использовании данных клиентов для обучения скоринговых моделей из-за требований GDPR и ФЗ-152. Федеративное обучение (Federated Learning), позволяющее обучать модели на распределенных данных без их централизации, предоставляет перспективное решение для создания эффективных скоринговых систем при сохранении приватности данных, что критически важно для соблюдения регуляторных требований и повышения доверия клиентов.

Особую актуальность тема приобретает в контексте развития открытых банковских систем (Open Banking) и обмена данными между финансовыми организациями. В то же время, по данным Московской школы управления Сколково, внедрение федеративного обучения в скоринговые системы может повысить точность моделей на 25-30% по сравнению с локальными моделями и снизить риски нарушения регуляторных требований на 40-45%, что особенно важно для сохранения конкурентоспособности финансовых организаций в условиях цифровой трансформации.

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 системы федеративного обучения для скоринговых систем с сохранением приватности представляет собой междисциплинарную задачу, объединяющую методы машинного обучения, криптографии, защиты данных 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 быстро развивающейся области финтеха. В условиях стремительного роста цифровых финансовых сервисов и ужесточения требований к защите данных, создание эффективных решений на основе федеративного обучения становится важным направлением исследований для студентов технических специальностей.

Цель и задачи

Цель исследования: разработка системы федеративного обучения для скоринговых систем "FedScore", обеспечивающая повышение точности скоринговых моделей на 25-30% по сравнению с локальными моделями и сохранение приватности данных клиентов в соответствии с требованиями GDPR и ФЗ-152.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

• Провести анализ существующих методов построения скоринговых систем и выявить их недостатки в контексте защиты данных
• Исследовать современные подходы к федеративному обучению и их применимость для скоринговых систем
• Определить функциональные и нефункциональные требования к системе федеративного обучения для скоринговых систем
• Разработать архитектуру системы федеративного обучения и схему взаимодействия между участниками
• Создать методику оценки эффективности системы по критериям: точность моделей, сохранение приватности, время обучения
• Реализовать алгоритмы федеративного обучения с учетом особенностей скоринговых данных
• Провести тестирование системы на реальных финансовых данных
• Оценить эффективность системы по критериям: повышение точности моделей, соответствие регуляторным требованиям, вычислительная эффективность
• Разработать рекомендации по внедрению системы федеративного обучения в практику финансовых организаций

Объект и предмет исследования

Объект исследования: процессы построения скоринговых систем в финансовой сфере, включающие сбор данных, обучение моделей и их эксплуатацию для платформы "FedScore", специализирующейся на кредитном скоринге.

Предмет исследования: методы и технологии разработки системы федеративного обучения для скоринговых систем с сохранением приватности.

Исследование фокусируется на создании системы федеративного обучения, которая будет соответствовать специфике работы со скоринговыми данными, учитывая особенности финансовых данных (высокая чувствительность, дисбаланс классов), требования к сохранению приватности и необходимость интеграции с существующими системами кредитного скоринга. Особое внимание уделяется решению проблемы обучения на неоднородных данных от различных участников, что является одной из основных сложностей при реализации федеративного обучения в финансовой сфере.

В рамках исследования будет проведен сравнительный анализ различных подходов к федеративному обучению (FedAvg, FedProx, SCAFFOLD) и выбран наиболее подходящий набор методов для реализации системы. Также будет исследована возможность комбинирования федеративного обучения с методами дифференциальной приватности и гомоморфного шифрования для повышения уровня защиты данных. Особое внимание будет уделено вопросам соответствия международным стандартам безопасности (PCI DSS, GDPR) и российскому законодательству в области защиты персональных данных, что критически важно для внедрения решений в финансовую сферу.

Примерный план (Содержание) работы

Структура ВКР должна отражать логическую последовательность этапов исследования и разработки системы федеративного обучения. Вот примерный план работы по теме "Федеративное обучение для скоринговых систем с сохранением приватности":

Глава 1. Анализ проблемной области и постановка задачи

• 1.1. Современное состояние скоринговых систем в финансовой сфере
• 1.2. Анализ существующих подходов к защите данных в скоринговых системах и их ограничений
• 1.3. Исследование процессов построения скоринговых систем в платформе "FedScore"
• 1.4. Выявление проблем и ограничений текущих решений в области скоринга и защиты данных
• 1.5. Постановка задачи и определение критериев оценки эффективности

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

• 2.1. Анализ требований к системе федеративного обучения для скоринговых систем
• 2.2. Исследование и выбор методов федеративного обучения для финансовых данных
• 2.3. Проектирование архитектуры системы федеративного обучения и схемы взаимодействия между участниками
• 2.4. Разработка методики оценки эффективности федеративного обучения для скоринговых систем
• 2.5. Создание алгоритмов федеративного обучения с учетом особенностей скоринговых данных

Глава 3. Описание итоговой реализации и тестирование

• 3.1. Описание реализованной системы федеративного обучения для скоринга
• 3.2. Реализация алгоритмов федеративного обучения и механизмов защиты данных
• 3.3. Интеграция системы федеративного обучения с платформой "FedScore"
• 3.4. Тестирование системы на реальных финансовых данных
• 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 информационной безопасности.

Ожидаемые результаты и практическая значимость

Результатом исследования станет система федеративного обучения для скоринговых систем, позволяющая платформе "FedScore":

• Повысить точность скоринговых моделей на 27-29%
• Обеспечить соответствие требованиям GDPR и ФЗ-152 по защите персональных данных
• Сократить время обучения моделей на 30-35% по сравнению с централизованным подходом
• Обеспечить сохранение приватности данных клиентов без их централизации
• Интегрировать систему с существующими скоринговыми решениями без значительных изменений

Практическая значимость работы заключается в том, что разработанная система федеративного обучения может быть внедрена не только в скоринговую платформу "FedScore", но и адаптирована для других финансовых организаций и кредитных бюро. Это особенно важно в свете развития Open Banking и увеличения требований к защите персональных данных, что требует постоянного совершенствования методов построения скоринговых систем с сохранением приватности.

Результаты исследования могут быть использованы платформой "FedScore" для повышения конкурентоспособности на рынке кредитного скоринга и расширения возможностей сотрудничества с другими финансовыми организациями, а также для создания методических рекомендаций по внедрению федеративного обучения в финансовую сферу. Это позволит не только оптимизировать процессы построения скоринговых моделей, но и создать новые источники ценности за счет повышения точности моделей и соответствия регуляторным требованиям.

Кроме того, разработанная методика может быть использована в учебном процессе финансовых и технических вузов для подготовки специалистов в области машинного обучения и защиты данных, что соответствует требованиям к современным образовательным программам в сфере цифровых финансов и информационной безопасности.