FinSafeNet: Zwiększenie Bezpieczeństwa Bankowości Cyfrowej dzięki Sztucznej Inteligencji w Wykrywaniu Oszustw i Ochronie Transakcji w Czasie Rzeczywistym
Wraz z dynamicznym rozwojem technologii oraz wzrostem wykorzystania Internetu w biznesie, cyberbezpieczeństwo stało się kluczowym globalnym problemem, szczególnie w obszarze bankowości cyfrowej i płatności. Chociaż systemy cyfrowe oferują efektywność i wygodę, narażają użytkowników na ryzyko oszustw, takich jak kradzież tożsamości czy nieautoryzowany dostęp do kont. Tradycyjne metody ochrony coraz częściej zawodzą w walce z zaawansowanymi technikami oszustw, co skłania instytucje finansowe do wdrażania rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji (AI). AI pozwala na lepsze wykrywanie oszustw poprzez analizę ogromnych ilości danych dotyczących transakcji, identyfikowanie podejrzanych wzorców oraz automatyzowanie procesów wykrywania zagrożeń. Jednakże, wysokie koszty oraz problemy z jakością danych stanowią wyzwania, zwłaszcza dla mniejszych instytucji, co podkreśla potrzebę zrównoważonych i efektywnych środków cyberbezpieczeństwa w sektorze finansowym.
Wyzwania obecnych systemów bezpieczeństwa bankowego
Obecne systemy zabezpieczeń bankowych często okazują się niewystarczające wobec dzisiejszych zaawansowanych zagrożeń cybernetycznych, głównie z powodu przestarzałych technologii. Tradycyjne, reaktywne środki bezpieczeństwa reagują dopiero po naruszeniu, co czyni je nieskutecznymi w przypadku złożonych lub nowych form ataków. Starsze systemy bankowe, które nie oferują funkcji takich jak monitorowanie w czasie rzeczywistym czy wieloskładnikowa autoryzacja, są szczególnie podatne na zagrożenia. Zależność od tych przestarzałych metod naraża banki nie tylko na straty finansowe, ale także na szkody wizerunkowe oraz kary regulacyjne. W związku z tym banki muszą wdrażać proaktywne strategie oparte na nowoczesnych technologiach, takich jak AI, uczenie maszynowe i analiza behawioralna. Wzrost świadomości pracowników na temat cyberzagrożeń może dodatkowo wzmocnić obronę przed atakami.
FinSafeNet – nowoczesne rozwiązanie w cyfrowej bankowości
Naukowcy z Uniwersytetu Majmaah, Uniwersytetu Króla Sauda oraz Uniwersytetu Wollongong opracowali model FinSafeNet oparty na głębokim uczeniu, mający na celu zapewnienie bezpieczeństwa w bankowości cyfrowej. Model ten, bazujący na architekturze Bi-LSTM, CNN oraz mechanizmie podwójnej uwagi, został zaprojektowany do ochrony transakcji w czasie rzeczywistym. Zastosowano w nim Ulepszony Algorytm Optymalizacji Lwa Śnieżnego (I-SLOA), który skutecznie wybiera kluczowe cechy, łącząc optymalizację roju cząsteczek z adaptacyjną ewolucją różnicową. Dodatkowo, FinSafeNet wykorzystuje technikę Multi-Kernel PCA z przybliżeniem Nyströma, co pozwala na redukcję obciążenia obliczeniowego i poprawę wydajności. W testach na bazie danych Paysim, FinSafeNet osiągnął 97,8% dokładności, przewyższając tradycyjne modele i zwiększając bezpieczeństwo transakcji cyfrowych.
Proces działania modelu FinSafeNet
Proponowany model cyberbezpieczeństwa w bankowości cyfrowej opiera się na głębokim uczeniu, począwszy od gromadzenia danych z zestawów Paysim i Credit Card, które symulują transakcje mobilne i kartowe w celu analizy oszustw. Dane te są najpierw oczyszczane i normalizowane – brakujące wartości są wypełniane, a zbędne kolumny usuwane. Kluczowe cechy są wyodrębniane za pomocą metody Joint Mutual Information Maximization (JMIM), która przewyższa standardowe metody, identyfikując najbardziej istotne cechy potrzebne do wykrywania oszustw. Następnie, zoptymalizowany zestaw cech jest wybierany za pomocą algorytmu I-SLOA, co dodatkowo poprawia dokładność wykrywania oszustw w obu zestawach danych.
Wyniki testów i możliwości rozwoju
Model FinSafeNet, zaimplementowany w języku Python, został oceniony na podstawie danych Paysim i Credit Card. W porównaniu z nowoczesnymi modelami, takimi jak VGGNET, RESNET i CNN, FinSafeNet osiągnął lepsze wyniki pod względem dokładności, precyzji, czułości oraz specyficzności. Na zestawie Paysim uzyskano 97,9% dokładności, a na danych z kart kredytowych – 98,5%, przy niskim wskaźniku błędów (FPR i FNR). Zastosowanie mechanizmu podwójnej uwagi, integracja Bi-LSTM oraz zoptymalizowane wybieranie cech sprawiły, że model okazał się niezwykle skuteczny w wykrywaniu oszustw. Mimo to, elastyczność modelu FinSafeNet zależy od różnorodności danych treningowych, a jego adaptacja do rzeczywistej skali transakcji w czasie rzeczywistym może stanowić wyzwanie.
Podsumowanie
Model FinSafeNet stanowi istotny postęp w zakresie bezpieczeństwa bankowości cyfrowej, wykorzystując architekturę Bi-LSTM, CNN oraz mechanizm podwójnej uwagi do precyzyjnego wykrywania oszustw przy minimalnym czasie przetwarzania. Wzbogacony o Ulepszony Algorytm Optymalizacji Lwa Śnieżnego (I-SLOA), model osiągnął imponującą dokładność 97,8% na zestawie Paysim, przewyższając dotychczasowe metody. Dzięki integracji Multi-Kernel PCA z przybliżeniem Nyströma, FinSafeNet skutecznie obsługuje duże zbiory danych bez utraty wydajności. Sukces tego modelu sugeruje jego potencjał do wdrożenia w rzeczywistych środowiskach bankowych, a przyszła integracja z technologią blockchain może dodatkowo wzmocnić bezpieczeństwo transakcji w obliczu zagrożeń cybernetycznych.
