Обнаруживание мошенничества и кибербезопасность с помощью нейронных сетей

Размещено на http://www.allbest.ru/

Обнаруживание мошенничества и кибербезопасность с помощью нейронных сетей

Коваленко Т.А.

Аброськина В.С.

Аннотация: В представленной статье рассматривается применение нейронных сетей для обнаружения мошенничества и улучшения кибербезопасности. Нейронные сети представляют собой мощный инструмент в борьбе с киберугрозами. Проводится анализ различных методов и техники использования нейронных сетей для обнаружения подозрительной активности. Обсуждаются преимущества и ограничения данного подхода, и его перспективы развития в будущем.

Ключевые слова: Нейросеть, безопасность, мошенничество, глубокое обучение, угрозы. мошенничество сеть нейронный

Annotation: This article discusses the use of neural networks to detect fraud and improve cybersecurity. Neural networks are a powerful tool in the fight against cyber threats. The analysis of various methods and techniques of using neural networks to detect suspicious activity is carried out. The advantages and limitations of this approach and its prospects for future development are discussed.

Keywords: Neural network, security, fraud, deep learning, threats.

В наше время проблемы мошенничества и кибербезопасности становятся актуальными и распространенными. Преступники постоянно находят новые способы обмана и вторжения в информационные системы, что создает серьезные угрозы для частных лиц и компаний. Для борьбы с этими угрозами на передовом рубеже технологий активно применяются нейронные сети. Эти инновационные системы машинного обучения позволяют создавать мощные инструменты для обнаружения и предотвращения мошеннических действий, а также защиты от кибератак. Введение нейронных сетей в сферу кибербезопасности открывает новые возможности для создания эффективных и развивающихся методов защиты информации и личных данных.

Разработка моделей нейронных сетей для обнаружения мошенничества в финансовых транзакциях, сетевой активности.

В современном мире, где финансовые операции становятся цифровыми, растёт и уровень финансового мошенничества. Однако на помощь приходят нейронные сети, представляющие собой передовые технологии в области искусственного интеллекта. Разберёмся, как именно нейронные сети помогают в борьбе с этой проблемой.

Искусственный интеллект, особенно нейронные сети, играют ключевую роль в обнаружении и предотвращении финансового мошенничества. Эти системы способны анализировать огромные объёмы данных, выявляя подозрительные паттерны и операции, которые могут указывать на мошенничество. Например, если транзакция не соответствует обычному поведению клиента, система может автоматически заблокировать её и уведомить оператора. [1]

Ключевым моментом в эффективности нейронных сетей является их способность обучаться. Используя техники машинного обучения, эти сети анализируют тысячи и миллионы примеров транзакций, как легитимных, так и мошеннических, улучшая свою способность распознавать подозрительные действия. Со временем система становится всё более точной в идентификации потенциальных угроз.[2]

Так, ученые из Института кибербезопасности и защиты информации Санкт-Петербургского политехнического университета создали нейросеть, которая способна отличать подозрительные транзакции от безопасных. То есть мошенников от честных пользователей.

Около года ученые Политеха обучали нейросеть на огромном количестве примеров банковских переводов. Тесты показали, что система с высокой точностью распознает обман. Например, при фильтрации транзакций нейросеть смотрит на временные метки. Скажем, если человек открыл счет в банке полгода назад и за этот период средняя сумма транзакций за день составляла 1000 рублей, а потом в один день он получил денежные переводы на 30 тысяч рублей, вероятность, что нейросеть причислит его к классу мошенников, возрастет. Кроме того, будет учитываться информация об источнике транзакции. И если деньги переведены не юридической организацией, а десятью физлицами, вероятность мошенничества также увеличится.[3]

Разработка автоматизирует всю рутину по ручному разбору транзакций, которую выполняют сотрудники банков. Им остается разобраться только с теми операциями, которые нейронная сеть сочла подозрительными. Организациям не придется тратить бюджет на перенастройку сетевой инфраструктуры, закупку средств информационной безопасности, обучение сотрудников правилам цифровой гигиены. А самое важное - на компенсацию ущерба от мошенников.

Ученые подчеркивают: основным методом защиты эта нейросеть, как и все остальные технические методы обеспечения информбезопасности, никогда не станет, потому что самое уязвимое звено - это не компьютер, а человек. До тех пор пока пользователи вводят на сторонних сайтах данные своих кредитных карт, не используют надежные пароли и верят лже - звонкам, безопасность не будет обеспечена.

Использование глубокого обучения для создания системы мониторинга.

Глубокое обучение - это подход к машинному обучению, который использует нейронные сети с многослойной архитектурой для извлечения сложных закономерностей из данных. Он может быть применен для создания систем мониторинга, которые способны автоматически анализировать и интерпретировать большие объемы данных.[4]

Для создания системы мониторинга с использованием глубокого обучения необходимо выполнить следующие шаги:

1. Сбор данных - необходимо собрать и подготовить данные, которые будут использоваться для обучения модели мониторинга.

2. Выбор архитектуры нейронной сети - выбрать подходящую архитектуру сети, которая будет наилучшим образом соответствовать задаче мониторинга.

3. Обучение модели - использовать собранные данные для обучения нейронной сети. Этот процесс включает в себя подачу данных на вход сети и корректировку весов и параметров модели для минимизации ошибки.

4. Тестирование модели - после обучения модели необходимо провести тестирование для оценки ее точности и эффективности в реальных условиях.

5. Внедрение и мониторинг - развернуть обученную модель в рабочей среде и настроить систему мониторинга для постоянного отслеживания данных и предупреждения о возможных проблемах или аномалиях.

Рассмотри преимущества и недостатки данного обучения.

Преимущества:

1. Улучшенная производительность: Было показано, что алгоритмы глубокого обучения обеспечивают высочайшую производительность в широком спектре задач, включая распознавание изображений и речи, обработку естественного языка и компьютерное зрение.

2. Обработка нелинейных взаимосвязей: Глубокое обучение может выявить нелинейные взаимосвязи в данных, которые было бы трудно обнаружить традиционными методами.

3. Обработка структурированных и неструктурированных данных: Алгоритмы глубокого обучения могут обрабатывать как структурированные, так и неструктурированные данные, такие как изображения, текст и аудио.

4. Прогнозное моделирование: Глубокое обучение может использоваться для прогнозирования будущих событий или тенденций, что может помочь организациям планировать будущее и принимать стратегические решения.

5. Обработка недостающих данных: Алгоритмы глубокого обучения могут обрабатывать недостающие данные и при этом делать прогнозы, что полезно в реальных приложениях, где данные часто неполны.

6. Масштабируемость: Модели глубокого обучения можно легко масштабировать для обработки растущего объема данных и развертывать на облачных платформах и периферийных устройствах.

7. Обобщение: Модели глубокого обучения могут быть хорошо адаптированы к новым ситуациям или контекстам, поскольку они способны изучать абстрактные и иерархические представления данных.

Недостатки:

1. Высокая вычислительная стоимость: Для обучения моделей глубокого обучения требуются значительные вычислительные ресурсы, включая мощные графические процессоры и большие объемы памяти. Это может быть дорогостоящим и отнимать много времени.

2. Переобучение: Переобучение происходит, когда модель слишком хорошо обучена на обучающих данных и плохо работает на новых, невидимых данных. Это распространенная проблема в глубоком обучении, особенно с большими нейронными сетями, и может быть вызвана нехваткой данных, сложной моделью или отсутствием регуляризации.

3. Недостаточная интерпретируемость: модели глубокого обучения, особенно многоуровневые, могут быть сложными для интерпретации. Это может затруднить понимание того, как модель делает прогнозы, и выявление любых ошибок или предвзятостей в модели.

4. Зависимость от качества данных: Алгоритмы глубокого обучения зависят от качества данных, на которых они обучаются. Если данные зашумлены, неполны или предвзяты, это негативно скажется на производительности модели.

5. Проблемы конфиденциальности и безопасности данных: Поскольку модели глубокого обучения часто полагаются на большие объемы данных, существуют опасения по поводу конфиденциальности и безопасности данных. Неправильное использование данных злоумышленниками может привести к серьезным последствиям, таким как кража личных данных, финансовые потери и вторжение в частную жизнь.

6. Непредвиденные последствия: Модели глубокого обучения могут привести к непреднамеренным последствиям, например, предвзятая модель может дискриминировать определенные группы людей, что приводит к этическим проблемам.

7. Ограничено данными, на которых оно обучено: Модели глубокого обучения могут делать прогнозы только на основе данных, на которых оно было обучено. Они могут быть не в состоянии обобщить данные для новых ситуаций или контекстов, которые не были представлены в обучающих данных.

8. Модели черного ящика: некоторые модели глубокого обучения рассматриваются как модели "черного ящика", поскольку трудно понять, как модель делает прогнозы, и идентифицировать факторы, влияющие на прогнозы.

Да, глубокое обучение может быть очень полезным для создания системы мониторинга. Эта технология позволяет компьютерам самостоятельно извлекать закономерности и обучаться на основе данных. Это может быть особенно полезно при анализе больших объемов информации, таких как данные мониторинга. Глубокое обучение может помочь обнаруживать аномалии, прогнозировать будущие события и улучшать точность и эффективность системы мониторинга. Однако важно иметь в виду, что для успешной реализации глубокого обучения требуется экспертное знание и опыт в этой области.[5]

Вывод

Использование нейронных сетей для обнаружения мошенничества и обеспечения кибербезопасности представляет собой эффективный подход, который позволяет автоматизировать процесс анализа и выявления аномалий в больших объемах данных. Нейронные сети способны обучаться на больших наборах информации и выявлять необычные паттерны, что делает их незаменимым инструментом в борьбе с киберугрозами. Однако, важно помнить о необходимости постоянного обновления моделей и алгоритмов, чтобы справляться с постоянно меняющимися угрозами и методами мошенничества в современном цифровом мире.

Используемые источники

1. Как нейронные сети помогают в борьбе с финансовым мошенничеством? [Электронный ресурс]. URL: https://pasv.us/ru/blog/Kak- nejronnye-seti-pomogajut-v-bor%27be-s-finansovym-moshennichestvom (дата обращения: 21.04.2024).

2. Применение нейронных сетей в борьбе с мошенничеством. [Электронный ресурс]. URL: https://begemot.ai/projects/100389-primenenie- neironnyx-setei-v-borbe-s-mosennicestvom (дата обращения: 21.04.2024).

3. Ученые разработали нейросеть, способную распознать мошеннические транзакции. [Электронный ресурс]. URL: https://rg.ru/2023/07/25/shvatit-za-kartu.html (дата обращения: 21.04.2024).

4. Глубокое обучение. [Электронный ресурс]. URL: https://habr.com/ru/companies/otus/articles/459785/ (дата обращения: 21.04.2024).

5. Гайфулина, Д.А. Применение методов глубокого обучения в задачах кибербезопасности / Д.А. Гайфулина // cyberleninka. - 2020. - № 3(37). - С. 76-86.

Размещено на Allbest.ru