Россия. Санкт-Петербург. 2 мая 2023 года. Rainbow. В Санкт-Петербурге группа ученых из Института кибербезопасности и защиты информации СПбПУ создала модель графовой нейронной сети, которая способна отличать подозрительные транзакции от безопасных, мошенников от честных пользователей.
Во время экспериментальных испытаний модель показала высокий потенциал.
Около года назад ученые Политеха приступили к изучению графовых нейросетей в банковской сфере. В результате исследователи построили модель графовой нейронной сети и перешли к её обучению.
Главное оружие новой модели нейронной сети в том, что она уделяет внимание определенным закономерностям, по которым можно распознать противоправные действия. При «фильтрации» транзакций, например, нейросеть смотрит на временные метки, по которым определяет, как давно человек стал участником банковской среды и в какой организации обслуживается.
Разработка Политеха может быть очень полезной, прежде всего, банковским организациям.
— Наш метод может вполне быть применен уже сейчас в качестве первой линии защиты: для сокращения объема данных с транзакциями и обнаружения многих видов мошенничества, сообщила собкору Вестника СЗФО одна из авторов проекта, научная сотрудница Института кибербезопасности и защиты информации СПбПУ Анастасия Сергадеева.
Графовая нейронная сеть, как говорят ученые Политеха, может быть использована в разных сферах, где данные можно представить в виде набора объектов и связей между ними. Так, например, она справится с выявлением в социальных сетях пользователей, распространяющих дезинформацию или же с обнаружением сетевых атак в сетях передачи данных.