Wraz z dynamicznym rozwojem technologii oraz coraz większym wykorzystaniem internetu w biznesie, cyberbezpieczeństwo stało się kluczową kwestią na całym świecie, szczególnie w kontekście bankowości cyfrowej oraz płatności online. Cyfrowe systemy oferują wygodę i efektywność, jednak narażają użytkowników na ryzyko oszustw, takich jak kradzież tożsamości czy nieuprawniony dostęp do kont. Tradycyjne metody ochrony często nie są w stanie sprostać nowoczesnym, złożonym technikom oszustw, co zmusza instytucje finansowe do wdrażania rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji (AI). Wykorzystanie AI w wykrywaniu oszustw polega na analizie ogromnych ilości danych transakcyjnych, identyfikacji podejrzanych wzorców oraz automatyzacji procesów wykrywania zagrożeń. Niemniej jednak, wysokie koszty wdrożenia tych technologii oraz problemy z jakością danych stanowią wyzwania, zwłaszcza dla mniejszych instytucji, co podkreśla potrzebę zrównoważonych i skutecznych rozwiązań w zakresie cyberbezpieczeństwa w sektorze finansowym.
Problem przestarzałych systemów ochrony bankowej
Obecne systemy bezpieczeństwa bankowego często nie radzą sobie z zaawansowanymi zagrożeniami cybernetycznymi z powodu wykorzystania przestarzałych technologii. Tradycyjne, reaktywne środki ochrony reagują dopiero po wykryciu naruszenia bezpieczeństwa, co czyni je nieskutecznymi w obliczu nowych, bardziej wyrafinowanych ataków. Szczególnie narażone są starsze systemy bankowe, które często nie posiadają funkcji takich jak monitorowanie w czasie rzeczywistym czy wielopoziomowa autoryzacja (multi-factor authentication). Tego typu zależność od przestarzałych metod naraża banki na straty finansowe, szkodę dla reputacji oraz kary regulacyjne. Aby zminimalizować te ryzyka, banki muszą wdrożyć proaktywne strategie oparte na nowoczesnych technologiach, takich jak sztuczna inteligencja, uczenie maszynowe i analiza behawioralna. Dodatkowo, zwiększenie świadomości pracowników w zakresie cyberbezpieczeństwa może znacząco wzmocnić obronę przed zagrożeniami cybernetycznymi.
Nowoczesne rozwiązania z wykorzystaniem AI: Model FinSafeNet
Naukowcy z Majmaah University, King Saud University oraz University of Wollongong opracowali model FinSafeNet, oparty na głębokim uczeniu, który ma na celu zwiększenie bezpieczeństwa w bankowości cyfrowej. Model ten, bazujący na architekturze Bi-LSTM, CNN oraz mechanizmie podwójnej uwagi, został zaprojektowany z myślą o zapewnieniu bezpieczeństwa transakcji w czasie rzeczywistym. Kluczową rolę odgrywa tu Ulepszony Algorytm Optymalizacji Śnieżnego Lwa (I-SLOA), który efektywnie selekcjonuje cechy, wykorzystując Hierarchiczne Rój Cząsteczek (HPSO) oraz Adaptacyjną Ewolucję Różnicową (ADE). Dodatkowo, model stosuje metodę Multi-Kernel PCA z Aproksymacją Nyströma, co zmniejsza wymagania obliczeniowe i poprawia wydajność. Testy przeprowadzone na bazie danych Paysim wykazały skuteczność modelu, który osiągnął 97,8% dokładności, przewyższając tradycyjne metody i podnosząc poziom bezpieczeństwa transakcji w bankowości cyfrowej.
Proces działania modelu FinSafeNet
Proponowany model cyberbezpieczeństwa dla bankowości cyfrowej wykorzystuje głębokie uczenie, zaczynając od pozyskania danych z baz Paysim oraz Credit Card, które symulują transakcje mobilne oraz kartowe, aby badać oszustwa. Dane są najpierw oczyszczane i normalizowane, a brakujące wartości są uzupełniane, natomiast zbędne kolumny zostają usunięte. Kluczowe cechy są wyodrębniane za pomocą metody Joint Mutual Information Maximization (JMIM), która przewyższa standardowe metody dzięki identyfikacji najistotniejszych cech dla wykrywania oszustw. Następnie, zoptymalizowany zestaw cech jest wybierany za pomocą algorytmu I-SLOA, co dodatkowo zwiększa dokładność wykrywania oszustw na obu zbiorach danych.
Wyniki testów modelu FinSafeNet
Model FinSafeNet, zaimplementowany w języku Python, został przetestowany na zbiorach danych Paysim oraz Credit Card. W porównaniu do nowoczesnych modeli, takich jak VGGNET, RESNET oraz CNN, FinSafeNet uzyskał lepsze wyniki we wszystkich kluczowych wskaźnikach, takich jak dokładność, precyzja, czułość oraz specyficzność. Na danych Paysim model osiągnął 97,9% dokładności, a na danych Credit Card aż 98,5%, z niskimi wskaźnikami błędu (FPR i FNR). Kluczowe dla sukcesu modelu były mechanizm podwójnej uwagi, integracja Bi-LSTM oraz zoptymalizowany dobór cech. Choć model okazał się bardzo skuteczny w wykrywaniu oszustw, jego adaptacyjność zależy od różnorodności danych treningowych, a w przyszłości może napotkać wyzwania związane ze skalowalnością w czasie rzeczywistym.
Podsumowanie
Model FinSafeNet stanowi istotne osiągnięcie w dziedzinie bezpieczeństwa bankowości cyfrowej, wykorzystując Bi-LSTM, CNN oraz mechanizm podwójnej uwagi do precyzyjnego wykrywania oszustw przy minimalnym czasie przetwarzania. Dzięki wsparciu algorytmu I-SLOA, który łączy HPSO i ADE w celu wyboru wysokiej jakości cech, model osiągnął 97,8% dokładności na bazie danych Paysim, przewyższając tradycyjne metody. Zintegrowanie Multi-Kernel PCA (MKPCA) z Aproksymacją Nyströma pozwala na efektywne zarządzanie dużymi zbiorami danych bez utraty wydajności. Szerokie możliwości wdrożenia FinSafeNet w różnych środowiskach bankowych oraz potencjalna integracja z blockchainem mogą dodatkowo wzmocnić bezpieczeństwo transakcji przed zagrożeniami cybernetycznymi.