Команда ученых из Института кибербезопасности и защиты информации СПбПУ создала модель графовой нейронной сети, способной отличать подозрительные транзакции от безопасных, а мошенников от честных пользователей. Модель показала высокий потенциал во время экспериментальных испытаний.
При обучении нейросети учитывалась идентификационная информация – номер банковской карты, ее тип, данные об отправителе и получателе денежных средств, характеристики устройства, с которого совершена транзакция, и прочее. Модель особое внимание уделяет закономерностям, по которым и фиксирует противоправные действия.
«Если человек открыл счет в банке полгода назад и за этот период времени средняя сумма транзакций за день составляла 1 000 рублей, после чего в один день он получил денежные переводы в сумме 30 000 рублей, вероятность того, что нейронная сеть отнесет этого человека к классу мошенников, возрастет», – рассказала о разработке профессор Института кибербезопасности и защиты информации СПбПУ, доктор технических наук Дарья Лаврова.
Интернет-мошенничество остается значительной проблемой для пользователей и организаций. Только за первый квартал 2023 года злоумышленники провели свыше 250 тысяч операций без согласия клиента – с объемом больше 4,5 млрд рублей. Разработка ученых СПбПУ может применяться уже сейчас, защищая пользователей от мошеннических схем. Однако, самое уязвимое звено киберпреступлений – не технические средства, а сам человек. Обезопасить пользователей поможет популяризация вопросов цифровой гигиены. «Развитие технических средств защиты должно происходить в параллель с обучением пользователей азам цифровой грамотности и безопасного поведения в сети Интернет. <…> До тех пор, пока пользователи вводят на сторонних сайтах данные своих кредитных карт, не используют надежные пароли и верят звонкам от якобы сотрудников службы безопасности банка, безопасность не будет обеспечена», – считает Анастасия Сергадеева, научный сотрудник Института кибербезопасности и защиты информации СПбПУ и один из авторов проекта.
