ОЦЕНКА И МИНИМИЗАЦИЯ КИБЕРРИСКОВ В СИСТЕМАХ ЦИФРОВОГО БАНКИНГА НА ОСНОВЕ МОДЕЛЕЙ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ

Аннотация

В тезисах исследуются научно-практические подходы к управлению киберрисками и предотвращению несанкционированных финансовых транзакций в условиях цифровой трансформации банковского сектора. На основе обработки транзакционных логов и данных пользовательского поведения разработана архитектура антифрод-системы, использующая комбинацию графовых нейронных сетей и алгоритмов выявления аномалий. Представлены результаты статистического моделирования, подтверждающие высокий уровень точности обнаружения мошеннических схем при минимальном проценте ложноположительных срабатываний. Обоснована необходимость перехода от статических правил фрод-мониторинга к динамическим адаптивным моделям для обеспечения киберрезильентности финансовых институтов.

Ключевые слова