Теневые финансы под контролем: ИИ для выявления схем и инсайдерских угроз

от

Автор: Денис Аветисян

Новая система объединяет возможности искусственного интеллекта и федеративного обучения для защиты государственных финансовых систем от трансграничных угроз.

☕️

Читаем отчёты, пьём кофе, ждём дивиденды. Если тебе надоел хайп и ты ищешь скучную, но стабильную гавань — добро пожаловать.

Телеграм канал

Предлагается фреймворк FedGraph-AGI, использующий графовые нейронные сети и искусственный общий интеллект для обнаружения инсайдерских угроз при сохранении конфиденциальности данных.

Трансграничное выявление внутренних угроз в финансовых системах усложняется необходимостью сохранения конфиденциальности данных и отсутствием эффективных методов анализа сложных взаимосвязей. В работе, посвященной теме ‘Federated Graph AGI for Cross-Border Insider Threat Intelligence in Government Financial Schemes’, предложен инновационный подход FedGraph-AGI, объединяющий федеративное обучение, графовые нейронные сети и возможности искусственного общего интеллекта (AGI). Данная система демонстрирует высокую точность (92.3%) в обнаружении угроз, превосходя существующие централизованные и федеративные решения, и при этом обеспечивает строгую конфиденциальность данных. Возможно ли дальнейшее развитие FedGraph-AGI для адаптации к новым типам финансовых транзакций и расширения возможностей проактивного выявления потенциальных рисков?

Фрагментированные Данные и Угрозы изнутри: Вызовы Современной Безопасности

Традиционные подходы к обеспечению безопасности зачастую сталкиваются с серьезными трудностями из-за фрагментации данных. Информация о потенциальных угрозах распределена по различным системам и базам данных, которые слабо связаны между собой или вовсе изолированы. Это препятствует формированию целостной картины происходящего и значительно снижает эффективность обнаружения атак. Системы безопасности, работающие с разрозненными данными, не способны оперативно выявлять сложные, многоступенчатые угрозы, поскольку им не хватает контекста и возможности корреляции событий. В результате, злоумышленники могут оставаться незамеченными, используя уязвимости, которые могли бы быть обнаружены при более комплексном анализе информации. Подобная раздробленность данных требует принципиально новых решений, способных объединять и анализировать информацию из различных источников для обеспечения надежной защиты.

Увеличение числа международных операций и распространение удаленной работы значительно повысили риск инсайдерских угроз, использующих привилегированный доступ к данным. Распределенная структура современных организаций создает больше точек уязвимости, поскольку контроль над данными и сотрудниками становится сложнее. Особенно остро эта проблема проявляется в компаниях, где сотрудники, имеющие доступ к конфиденциальной информации, находятся в разных юрисдикциях и используют различные сети для работы. Это затрудняет мониторинг действий сотрудников и своевременное выявление подозрительного поведения, а также усложняет процесс расследования инцидентов, связанных с утечкой данных или злоупотреблением полномочиями. В результате, организации сталкиваются с повышенной потребностью в более эффективных решениях для защиты от инсайдерских угроз, учитывающих особенности распределенной рабочей среды.

Современные системы безопасности часто оказываются неспособны эффективно сопоставлять разрозненные сигналы и предсказывать злонамеренные действия. Традиционные подходы, основанные на обнаружении известных паттернов, не могут распознать сложные, многоступенчатые атаки, осуществляемые изнутри организации. Проблема заключается в отсутствии у этих систем способности к логическому выводу и анализу контекста, необходимого для выявления аномального поведения, которое может предшествовать утечке данных или саботажу. Вместо того чтобы просто фиксировать отдельные инциденты, требуется система, способная выстраивать причинно-следственные связи между различными событиями, оценивать риски и прогнозировать потенциальные угрозы, исходя из совокупности имеющейся информации. Отсутствие таких возможностей значительно повышает уязвимость организаций перед инсайдерскими угрозами и сложными кибератаками.

Федеративное Обучение: Новый Подход к Защите Конфиденциальности Данных

Федеративное обучение позволяет проводить совместное обучение моделей машинного обучения на децентрализованных данных, расположенных на различных устройствах или серверах, без необходимости обмена самими данными. Вместо этого, локально обученные модели (или их обновления) объединяются на центральном сервере для создания глобальной модели. Этот процесс минимизирует риски, связанные с централизованным хранением данных, и обеспечивает повышенную конфиденциальность, поскольку исходные данные остаются под контролем владельца. Данный подход особенно актуален в ситуациях, когда прямой обмен данными ограничен законодательными нормами или соображениями безопасности, например, в здравоохранении или финансовом секторе.

Для усиления защиты данных в процессе обучения в федеративном обучении используются методы дифференциальной приватности, безопасной агрегации и гомоморфного шифрования. Дифференциальная приватность контролирует раскрытие информации о конкретных данных, добавляя контролируемый шум. Параметры ϵ=1.0 и δ=10^{-5} определяют уровень приватности: меньшие значения ϵ обеспечивают более строгую защиту, но могут снизить точность модели. Безопасная агрегация позволяет серверу агрегировать обновления моделей от участников без доступа к индивидуальным данным, а гомоморфное шифрование позволяет выполнять вычисления непосредственно над зашифрованными данными, дополнительно повышая конфиденциальность.

Распределенная архитектура федеративного обучения решает юридические и этические проблемы, связанные с трансграничной передачей данных. Традиционные методы машинного обучения часто требуют централизации данных, что нарушает нормативные акты, такие как GDPR и CCPA, а также вызывает опасения по поводу конфиденциальности и суверенитета данных. Федеративное обучение позволяет обучать модели на децентрализованных данных, находящихся в разных юрисдикциях, без необходимости перемещения этих данных. Это позволяет организациям соблюдать местные законы о защите данных и снижает риски, связанные с несанкционированным доступом или утечкой данных при трансграничной передаче. Сохранение данных в пределах соответствующих юрисдикций упрощает соблюдение нормативных требований и укрепляет доверие пользователей.

Графовые Нейронные Сети: Раскрытие Скрытых Связей

Графовые нейронные сети (GNN) эффективно моделируют взаимосвязи между сущностями, что позволяет выявлять скрытые закономерности, указывающие на вредоносную активность. В отличие от традиционных методов, ориентированных на отдельные объекты, GNN анализируют связи между ними, что особенно важно для обнаружения сложных атак, где вредоносные действия распределены между несколькими участниками или системами. Данный подход позволяет идентифицировать аномалии в графе связей, например, необычные паттерны коммуникации, подозрительные транзакции или компрометацию нескольких узлов сети, которые могут указывать на скоординированные атаки или распространение вредоносного ПО. Эффективность GNN обусловлена их способностью агрегировать информацию от соседних узлов, учитывая контекст связей и выявляя закономерности, невидимые при анализе изолированных данных.

Архитектуры GAT (Graph Attention Networks) улучшают стандартные графовые нейронные сети (GNN) за счет динамического назначения весов важности соседним узлам в графе. В отличие от традиционных GNN, где вклад каждого соседа одинаков, GAT использует механизм внимания для вычисления коэффициентов важности, определяющих степень влияния каждого соседа на представление целевого узла. Эти коэффициенты рассчитываются на основе обучаемых параметров и характеристик как целевого узла, так и его соседей, что позволяет модели фокусироваться на наиболее релевантных связях. В результате, динамическое взвешивание соседних узлов повышает точность прогнозирования угроз, особенно в сложных графовых структурах, где некоторые связи могут быть более информативными, чем другие. Практическая реализация включает вычисление коэффициентов внимания с использованием функции a(h_i, h_j), где h_i и h_j — векторы признаков узлов i и j соответственно.

Комбинирование графовых нейронных сетей (GNN) с федеративным обучением (FedGNN) позволяет создавать системы обнаружения угроз, которые обучаются на децентрализованных данных без необходимости обмена самими данными. В FedGNN каждая организация (например, поставщик услуг безопасности) обучает локальную GNN модель на своих данных об угрозах. Затем, вместо передачи данных, обмениваются только обновления моделей — градиенты или веса. Эти обновления агрегируются центральным сервером, формируя глобальную модель, которая затем распределяется обратно участникам. Такой подход обеспечивает конфиденциальность данных, поскольку чувствительная информация остается локально, а также позволяет использовать данные из различных источников для повышения точности и охвата обнаружения угроз, особенно в ситуациях, когда прямой обмен данными невозможен или нежелателен из-за регуляторных или конкурентных ограничений.

FedGraph-AGI: Рассуждения для Проактивной Митигации Угроз

Система FedGraph-AGI представляет собой инновационный подход к предотвращению угроз, объединяющий возможности рассуждений искусственного общего интеллекта (AGI) с федеративными графовыми нейронными сетями. В отличие от традиционных систем обнаружения, реагирующих на уже произошедшие атаки, FedGraph-AGI способна прогнозировать потенциальные действия злоумышленников, анализируя связи и закономерности в данных, распределенных между различными источниками. Этот проактивный подход позволяет системе не просто выявлять угрозы, но и предпринимать превентивные меры для их нейтрализации, что существенно повышает уровень безопасности. Благодаря интеграции AGI, система способна к более сложному анализу контекста и выработке обоснованных прогнозов, а федеративная архитектура обеспечивает конфиденциальность данных и масштабируемость решения.

Для повышения эффективности прогнозирования и предотвращения атак, система FedGraph-AGI использует масштабные модели действий, основанные на принципах причинно-следственного вывода и контрфактического анализа. Эти модели не просто фиксируют последовательности событий, но и стремятся понять причины, лежащие в основе действий, а также предсказать, что могло бы произойти, если бы определенные условия изменились. Такой подход позволяет системе выявлять неявные угрозы, предсказывая потенциальные атаки до того, как они будут реализованы, и разрабатывать превентивные меры, направленные на устранение причинно-следственных связей, ведущих к нежелательным последствиям. В результате, система способна не только реагировать на известные угрозы, но и активно предвидеть и предотвращать новые, ранее не встречавшиеся атаки, значительно повышая общий уровень безопасности.

Представленный фреймворк демонстрирует выдающуюся точность в обнаружении инсайдерских угроз, пересекающих государственные границы, достигая 92.3%. Данный показатель значительно превосходит результаты, демонстрируемые современными передовыми системами, опережая их на 6.2-9.6%. Это существенное улучшение производительности указывает на повышенную эффективность предложенного подхода в выявлении сложных и замаскированных действий, направленных на компрометацию данных или систем, что делает его перспективным решением для обеспечения безопасности в международной среде. Достигнутая точность подтверждает потенциал системы для снижения рисков, связанных с внутренними угрозами, и повышения общей устойчивости к кибератакам.

Проведенные исследования с удалением отдельных компонентов системы показали значительную роль модуля AGI-обоснования в повышении её эффективности. Отключение данного модуля привело к снижению производительности на 6.8%, что подтверждает его вклад в процесс принятия решений и предвидения угроз. Дополнительное улучшение, достигающее 4.4%, обеспечивается за счет применения агрегации Mixture of Experts (MoE), позволяющей системе более эффективно обрабатывать сложные данные и повышать точность прогнозов. Таким образом, комбинация AGI-обоснования и MoE агрегации формирует ключевой фактор в достижении высокого уровня проактивной защиты от киберугроз.

Система FedGraph-AGI, в дополнение к своей способности предвидеть угрозы, использует метод Chain-of-Thought Prompting для предоставления детальных объяснений своих выводов. Этот подход позволяет не просто констатировать факт потенциальной атаки, но и демонстрировать логическую цепочку, приведшую к такому заключению. По сути, система раскрывает ход своих рассуждений, что значительно повышает доверие к её работе и обеспечивает прозрачность процесса принятия решений. Такая объяснимость особенно важна в контексте безопасности, где понимание причин, лежащих в основе предупреждений, критически необходимо для эффективного реагирования и предотвращения инцидентов. Внедрение подобной функции делает систему не просто инструментом обнаружения угроз, но и надежным помощником в анализе и оценке рисков.

Представленная работа демонстрирует стремление к созданию целостной и адаптивной системы обнаружения инсайдерских угроз. Подход, сочетающий федеративное обучение и графовые нейронные сети, позволяет учитывать сложные взаимосвязи в финансовых схемах, сохраняя при этом конфиденциальность данных. Этот фокус на системном мышлении и взаимосвязанности особенно ценен, ведь, как однажды заметил Алан Тьюринг: «Можно сказать, что я использую, как и все, обыкновенный здравый смысл». Именно здравый смысл, воплощенный в понимании структуры данных и поведения системы, является основой эффективного анализа и прогнозирования угроз, особенно в контексте трансграничных финансовых операций. Данная работа подчеркивает важность простоты и ясности в построении сложных систем, что соответствует принципам элегантного дизайна и надежности.

Что дальше?

Представленная работа, как и любое стремление к построению “общего” интеллекта, обнажает фундаментальную сложность: не просто собрать отдельные фрагменты знаний, но и понять, как они взаимодействуют в динамичной, многоуровневой системе. FedGraph-AGI, безусловно, является элегантным шагом в направлении защиты от трансграничных угроз, однако, подобно пересадке сердца без понимания всей системы кровообращения, локальное улучшение может не решить проблему в целом. Необходимо учитывать, что сама природа “инсайдерской угрозы” постоянно эволюционирует, а её проявления становятся всё более завуалированными.

Ключевым направлением дальнейших исследований представляется не столько увеличение масштаба графа знаний, сколько разработка методов, позволяющих выявлять и моделировать изменения в структуре связей. Необходимо перейти от статического анализа к динамическому, учитывающему контекст и намерения. Проблема конфиденциальности данных, хотя и частично решена благодаря федеративному обучению, остаётся актуальной — утечка информации может произойти не только напрямую, но и через анализ структуры графа.

В конечном счете, создание действительно интеллектуальной системы требует не только мощных алгоритмов, но и глубокого понимания природы информации, её представления и обработки. Попытка построить “искусственный общий интеллект” без учета этих фундаментальных принципов — это всё равно, что пытаться построить небоскрёб на зыбучих песках. Иллюзия контроля над сложной системой всегда обманчива.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2602.16109.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2026-02-19 07:40