Нейросеть узнает мошенников Новая разработка ученых МТУСИ
Исследователи кафедры «Интеллектуальные системы управления и автоматизации» Московского технического университета связи и информатики (МТУСИ) разработали предназначенную для выявления мошеннических операций модель конволюционной нейронной сети. Это достижение в области финансовой кибербезопасности стало результатом работы над магистерской диссертацией в университете.
Нейронная сеть была обучена на основе набора данных о транзакциях по кредитным картам, доступного на Kaggle, популярной платформе для изучения данных. Процесс обучения включал в себя анализ данных, предварительную обработку, оценку модели и программирование на языке Python. Модель обучалась в течение 40 эпох, в результате чего была создана система, способная эффективно обобщать новые, еще не просмотренные данные и демонстрировать высокую точность при обнаружении мошеннических действий.
Несмотря на многообещающие предварительные результаты, проект сталкивается с рядом проблем. Одной из главных трудностей, как отмечает кандидат педагогических наук, доцент МТУСИ Ирина Яблочникова, является деликатный характер банковской информации. Получение данных о транзакциях для исследовательских целей практически невозможно из-за соображений конфиденциальности и безопасности.
При обучении нейронной сети были учтены дополнительные факторы, такие как тип используемой банковской карты и характеристики устройства, с помощью которого была совершена банковская операция. Эта модель уникальным образом учитывает закономерности и паттерны, которые могут указывать на противоправные действия. Например, она анализирует временные метки транзакций и учитывает такие факторы, как срок открытия банковского счета и финансовое учреждение, в котором он был открыт.
Дальнейшая работа над этим исследованием будет направлена на более тщательное обучение и тестирование нейронной сети для повышения ее производительности. Модель конволюционной нейронной сети рассматривается как первая линия защиты от интернет-мошенничества.
Как защититься от фишинга:
Использованные источники:
