диплом PETs FinTech Технологии сохранения приватности для обработки финансовых данных

Актуальность темы

С развитием FinTech-индустрии и цифровизации финансовых услуг остро встает вопрос сохранения приватности пользовательских данных при их обработке и анализе. Согласно отчету McKinsey (2024), 78% клиентов банков и FinTech-компаний выражают серьезные опасения по поводу использования их персональных и финансовых данных, что приводит к снижению доверия и отказу от использования цифровых финансовых сервисов. Традиционные методы защиты данных, такие как шифрование и анонимизация, часто не обеспечивают достаточного уровня приватности при сохранении полезности данных для анализа, что создает серьезные ограничения для развития персонализированных финансовых услуг.

Особую актуальность тема приобретает в контексте ужесточения регуляторных требований к защите персональных данных. Внедрение GDPR в Европе, ФЗ-152 в России и других нормативных актов по всему миру требует от финансовых организаций внедрения эффективных решений для сохранения приватности данных. В то же время, по данным Московской школы управления Сколково, применение современных технологий сохранения приватности (PETs - Privacy-Enhancing Technologies) может повысить уровень доверия клиентов на 40-45% и увеличить использование цифровых финансовых сервисов на 30-35%, что особенно важно для роста FinTech-индустрии.

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 технологий сохранения приватности для обработки финансовых данных представляет собой междисциплинарную задачу, объединяющую методы криптографии, теории вероятностей, машинного обучения 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 FinTech. В условиях стремительного роста цифровых финансовых услуг и ужесточения регуляторных требований, создание эффективных решений на основе технологий сохранения приватности становится важным направлением исследований для студентов технических специальностей.

Цель и задачи

Цель исследования: разработка системы обработки финансовых данных с использованием технологий сохранения приватности для FinTech-платформы "PrivData", обеспечивающая сохранение конфиденциальности данных при их анализе и обработке без снижения полезности данных для принятия решений.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

• Провести анализ существующих технологий сохранения приватности и выявить их недостатки применительно к финансовым данным
• Исследовать современные методы и алгоритмы PETs (дифференциальная приватность, гомоморфное шифрование, протоколы с нулевым разглашением, безопасное вычисление)
• Определить функциональные и нефункциональные требования к системе обработки финансовых данных с использованием PETs
• Разработать архитектуру системы и схему интеграции с FinTech-платформой "PrivData"
• Создать методику оценки эффективности технологий сохранения приватности по критериям: уровень приватности, сохранение полезности данных, вычислительная сложность
• Реализовать алгоритмы обработки финансовых данных с использованием выбранных технологий сохранения приватности
• Провести тестирование системы на реальных финансовых данных
• Оценить эффективность системы по критериям: уровень приватности, точность анализа, время обработки данных
• Разработать рекомендации по внедрению технологий сохранения приватности в практику FinTech-компаний

Объект и предмет исследования

Объект исследования: процессы обработки и анализа финансовых данных в FinTech-платформе "PrivData", включающие кредитный скоринг, персонализацию предложений и анализ мошеннических операций при сохранении приватности пользовательских данных.

Предмет исследования: методы и технологии разработки системы обработки финансовых данных с использованием технологий сохранения приватности.

Исследование фокусируется на создании системы обработки финансовых данных, которая будет соответствовать специфике работы FinTech-платформы, учитывая особенности финансовых данных (чувствительность, необходимость точного анализа), требования к скорости обработки (менее 10 секунд на запрос) и необходимость интеграции с существующими аналитическими системами. Особое внимание уделяется решению проблемы баланса между приватностью данных и сохранением их полезности для анализа, что является одной из основных сложностей при внедрении технологий сохранения приватности в финансовую сферу.

В рамках исследования будет проведен сравнительный анализ различных подходов к сохранению приватности (дифференциальная приватность, гомоморфное шифрование, безопасное вычисление) и выбран наиболее подходящий набор методов для реализации системы. Также будет исследована возможность комбинирования различных технологий для достижения оптимального соотношения между уровнем приватности и сохранением полезности данных. Особое внимание будет уделено вопросам соответствия международным стандартам (GDPR, PCI DSS) и российскому законодательству в области защиты персональных данных, что критически важно для внедрения решений в FinTech-индустрию.

Примерный план (Содержание) работы

Структура ВКР должна отражать логическую последовательность этапов исследования и разработки системы обработки финансовых данных с использованием технологий сохранения приватности. Вот примерный план работы по теме "Технологии сохранения приватности для обработки финансовых данных":

Глава 1. Анализ проблемной области и постановка задачи

• 1.1. Современное состояние регулирования приватности финансовых данных
• 1.2. Анализ существующих технологий сохранения приватности и их ограничений применительно к финансовым данным
• 1.3. Исследование процессов обработки финансовых данных в FinTech-платформе "PrivData"
• 1.4. Выявление проблем и ограничений текущих решений в области приватности финансовых 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 обработки финансовых данных с использованием технологий сохранения приватности
• 2.2. Исследование и выбор методов и алгоритмов PETs для финансовых данных
• 2.3. Проектирование архитектуры системы и схемы интеграции с FinTech-платформой
• 2.4. Разработка методики оценки эффективности технологий сохранения приватности
• 2.5. Создание алгоритмов обработки финансовых данных с сохранением приватности

Глава 3. Описание итоговой реализации и тестирование

• 3.1. Описание реализованной системы обработки финансовых данных с использованием PETs
• 3.2. Реализация модулей обработки данных с применением технологий сохранения приватности
• 3.3. Интеграция системы с FinTech-платформой "PrivData"
• 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 обработки финансовых данных с использованием технологий сохранения приватности, позволяющая FinTech-платформе "PrivData":

• Обеспечить уровень приватности данных, соответствующий требованиям GDPR и ФЗ-152
• Сохранить полезность данных для анализа на уровне 90-92% по сравнению с необработанными данными
• Сократить время обработки данных на 25-30% по сравнению с традиционными методами
• Обеспечить соответствие международным стандартам безопасности финансовых данных
• Интегрировать систему с существующими аналитическими инструментами без значительных изменений

Практическая значимость работы заключается в том, что разработанная система может быть внедрена не только в FinTech-платформу "PrivData", но и адаптирована для других финансовых организаций и цифровых сервисов. Это особенно важно в свете ужесточения регуляторных требований к защите персональных данных и роста ожиданий пользователей в отношении приватности, что требует постоянного совершенствования методов обработки данных с сохранением их конфиденциальности.

Результаты исследования могут быть использованы платформой "PrivData" для повышения доверия клиентов и расширения возможностей предоставления персонализированных финансовых услуг без нарушения требований к защите данных, а также для создания методических рекомендаций по внедрению технологий сохранения приватности в FinTech-индустрию. Это позволит не только оптимизировать процессы обработки данных, но и создать новые источники конкурентного преимущества за счет повышения доверия пользователей и соответствия международным стандартам.

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