Искусственный стресс-тест для финансовых алгоритмов

Автор: Денис Аветисян

Новая система AutoRedTrader автоматически выявляет уязвимости торговых агентов, основанных на больших языковых моделях, путем внедрения скрытой дезинформации.

☕️

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

Телеграм канал

Автоматизированный трейдер, представленный на рисунке, демонстрирует способность к самооптимизации торговых стратегий посредством итеративного процесса, в котором <span class="katex-eq" data-katex-display="false"> \frac{d}{dt} P(t) = \sum_{i=1}^{n} w_i \cdot R_i(t) </span> представляет собой динамику изменения портфеля, где <span class="katex-eq" data-katex-display="false"> P(t) </span> - портфель в момент времени t, <span class="katex-eq" data-katex-display="false"> w_i </span> - веса активов, а <span class="katex-eq" data-katex-display="false"> R_i(t) </span> - доходность i-го актива, что позволяет ему адаптироваться к меняющимся рыночным условиям и максимизировать прибыль. — Автоматизированный трейдер, представленный на рисунке, демонстрирует способность к самооптимизации торговых стратегий посредством итеративного процесса, в котором $\frac{d}{dt} P(t) = \sum_{i=1}^{n} w_i \cdot R_i(t)$ представляет собой динамику изменения портфеля, где $P(t)$ — портфель в момент времени t, $w_i$ — веса активов, а $R_i(t)$ — доходность i-го актива, что позволяет ему адаптироваться к меняющимся рыночным условиям и максимизировать прибыль.

Исследование демонстрирует, как автоматизированный красный тиминг выявляет поведенческие искажения и улучшает устойчивость финансовых алгоритмов к манипуляциям, используя привязку к временным рядам.

В условиях растущей зависимости финансовых агентов на основе больших языковых моделей (LLM) от текстовых данных, их уязвимость к тонким манипуляциям информацией остается недостаточно изученной. В данной работе представлена система ‘AutoRedTrader: Autonomous Red Teaming of Trading Agents through Synthetic Misinformation Injection’, предназначенная для автоматизированного тестирования устойчивости таких агентов к целенаправленно внедряемой дезинформации, основанной на когнитивных искажениях и незначительных текстовых изменениях. Эксперименты показали, что предложенный подход позволяет эффективно выявлять уязвимости и демонстрирует возможность повышения устойчивости агентов за счет использования исторических рыночных данных. Каким образом можно разработать более надежные и устойчивые к манипуляциям финансовые системы, основанные на LLM, в условиях постоянно меняющегося информационного ландшафта?

Уязвимость Финансовых Систем, Основанных на Искусственном Интеллекте

В финансовой сфере наблюдается стремительный рост внедрения агентов, основанных на больших языковых моделях (LLM), которые принимают решения, анализируя текстовые данные из новостных лент, социальных сетей и отчетов. Этот подход, хоть и открывает новые возможности для автоматизации и повышения эффективности, создает принципиально новую поверхность атаки. В отличие от традиционных финансовых систем, где уязвимости часто связаны с числовыми данными и алгоритмами, LLM-агенты подвержены манипуляциям через текстовые входные данные. Изменение содержания или контекста новостных сообщений может привести к ошибочным оценкам рынка и, как следствие, к неверным инвестиционным решениям. Таким образом, надежность и безопасность этих систем напрямую зависят от целостности и достоверности текстовой информации, что требует разработки новых методов защиты от целенаправленного искажения данных.

Традиционные методы защиты информации, ориентированные на обнаружение прямых атак и известных угроз, оказываются неэффективными против тонких манипуляций в корпусе финансовых новостей. Современные системы безопасности, как правило, сконцентрированы на предотвращении взлома систем или несанкционированного доступа к данным, но не способны распознать едва заметные изменения в содержании новостных статей, которые могут повлиять на решения, принимаемые агентами, управляемыми большими языковыми моделями. Это связано с тем, что манипуляции зачастую не содержат явных признаков вредоносной активности, а используют естественный язык для формирования ложного представления о рыночной ситуации или отдельных активах. Таким образом, существующие механизмы защиты, основанные на сигнатурном анализе или поведенческих моделях, оказываются бессильными перед подобными скрытыми атаками, требуя разработки принципиально новых подходов к обеспечению безопасности в сфере финансовых технологий.

Современные финансовые агенты, основанные на больших языковых моделях, всё чаще принимают решения, анализируя текстовые данные из новостных лент и социальных сетей. Это создает уязвимость перед целенаправленными кампаниями по дезинформации, направленными на искажение восприятия рынка. Злоумышленники могут намеренно распространять ложные или манипулятивные сообщения, чтобы повлиять на решения этих агентов, приводя к непредсказуемым колебаниям цен и потенциальным финансовым потерям. В отличие от традиционных систем, которые анализируют количественные данные, агенты, полагающиеся на текст, особенно чувствительны к тонким изменениям в настроениях и интерпретациях, что делает их лёгкой мишенью для скоординированных кампаний по манипулированию общественным мнением и финансовыми рынками. Успех таких атак зависит не от взлома систем безопасности, а от способности влиять на восприятие информации, что делает их особенно коварными и сложными для обнаружения.

AutoRedTrader: Автоматизированная Платформа Красной Команды

AutoRedTrader представляет собой автоматизированную платформу, предназначенную для генерации и внедрения синтетической дезинформации в информационный поток, используемый финансовыми агентами на основе больших языковых моделей (LLM). Система функционирует путем создания искусственных новостей и данных, имитирующих реальную финансовую информацию, и последующей подачи этих данных агентам. Целью является оценка устойчивости LLM-агентов к манипуляциям и выявление потенциальных уязвимостей в процессе принятия решений, основанных на недостоверных данных. Автоматизация процесса позволяет проводить масштабное тестирование различных сценариев дезинформации и оценивать эффективность стратегий защиты.

AutoRedTrader использует методы незначительных финансовых возмущений и стилистически управляемой перефразировки для генерации манипулятивных данных. Незначительные финансовые возмущения заключаются в небольших изменениях в числовых данных, таких как цены акций или объемы торгов, чтобы имитировать реалистичные колебания рынка. Стилистически управляемая перефразировка позволяет изменять формулировки новостных статей или финансовых отчетов, сохраняя при этом их основное содержание, что позволяет создавать правдоподобные, но искаженные сообщения. Комбинация этих методов направлена на создание манипуляций, которые сложно обнаружить и которые способны повлиять на решения агентов, работающих с финансовыми данными.

В основе AutoRedTrader лежит механизм обратной связи, позволяющий системе адаптировать стратегии дезинформации. Этот механизм использует два основных источника данных: текущую реакцию целевого финансового агента, измеряемую как кумулятивная доходность (Cumulative Return), и архив исторических данных о влиянии предыдущих решений агента (Historical Decision-Impact Records). Анализируя корреляцию между внедрённой дезинформацией, реакцией агента и долгосрочными последствиями, система автоматически корректирует параметры генерации дезинформации, стремясь максимизировать её влияние на принятие решений агентом. Это обеспечивает непрерывное обучение и адаптацию к меняющимся условиям и особенностям целевого агента.

Количественная Оценка Устойчивости Агента к Дезинформации

Для оценки устойчивости агента AutoRedTrader к дезинформации используются два ключевых показателя: частота изменения принимаемых решений (Attack Success Rate, ASR) и доля полученной дезинформации (Misinformation Exposure Rate, MER). ASR измеряет, как часто внедренная дезинформация приводит к изменению действий агента, отражая успешность атак. MER, в свою очередь, количественно определяет, какая часть всей внедренной дезинформации фактически достигает агента, позволяя оценить эффективность каналов распространения ложной информации. Комбинированное использование этих метрик позволяет комплексно оценить уязвимость агента к манипуляциям.

В ходе тестирования AutoRedTrader на данных о транзакциях Bitcoin был зафиксирован уровень успешности атак (Attack Success Rate, ASR) в 26.67%. Данный показатель отражает частоту изменения принимаемых агентом решений под воздействием дезинформации. Полученный результат демонстрирует существенную уязвимость агента к внешнему влиянию и подчеркивает необходимость разработки более устойчивых механизмов защиты от манипулирования данными, используемыми для принятия решений в финансовых системах. Высокий ASR указывает на то, что почти каждая четвертая принятая AutoRedTrader сделка была инициирована ложной информацией.

Несмотря на то, что уровень воздействия дезинформации (Misinformation Exposure Rate — MER) у AutoRedTrader составил 69.00%, что незначительно ниже, чем у LIFE (73.00%), AutoRedTrader продемонстрировал превосходство над LIFE по показателю частоты успешных атак (Attack Success Rate — ASR) на 11.67 процентных пункта. Это указывает на то, что, хотя оба агента подвергаются воздействию дезинформации, AutoRedTrader более эффективно сопротивляется изменениям в принятии решений под влиянием ложной информации, что отражается в более низком уровне успешных атак.

В ходе сравнительного анализа AutoRedTrader продемонстрировал превосходство над существующими методами красной команды, такими как AutoRedTeamer, и базовыми атаками на основе запросов, например Pliny. Эксперименты показали, что AutoRedTrader эффективно выявляет уязвимости в системах, превосходя указанные методы по показателям успешности атак и скорости обнаружения слабых мест. Данное превосходство подтверждается количественными данными, свидетельствующими о более высокой частоте успешных изменений в принятии решений и более эффективном воздействии на целевые системы по сравнению с AutoRedTeamer и Pliny.

Повышение Надежности Агентов и Перспективы Дальнейших Исследований

Автоматизированная система AutoRedTrader предоставляет возможность выявления уязвимостей в агентах, основанных на больших языковых моделях (LLM) и применяемых в финансовой сфере. Этот процесс позволяет создавать более устойчивые и надежные финансовые агенты, способные противостоять различным атакам и манипуляциям. Перспективным направлением для повышения устойчивости является интеграция FinMem — архитектуры, ориентированной на использование памяти. FinMem позволяет агенту сохранять и анализировать прошлый опыт, выявлять закономерности и адаптироваться к изменяющимся рыночным условиям, что существенно повышает его способность к принятию обоснованных решений даже в условиях информационного шума и преднамеренного введения в заблуждение.

Разработанная платформа позволяет моделировать сложные рыночные сценарии, используя симуляции на основе частично наблюдаемых марковских процессов принятия решений (POMDP). Этот подход обеспечивает всестороннее тестирование и валидацию агентов, функционирующих в условиях неопределенности и неполной информации. В отличие от упрощенных моделей, POMDP учитывают динамику рынка, скрытые состояния и влияние различных факторов, позволяя оценить устойчивость агентов к различным рыночным шокам и манипуляциям. Благодаря возможности создавать реалистичные и контролируемые рыночные условия, исследователи получают возможность выявлять уязвимости агентов и разрабатывать стратегии для повышения их надежности и эффективности в реальной торговле.

Исследования показали, что внедрение дезинформации в процесс торговли, осуществляемой агентом на основе больших языковых моделей, приводит к снижению итоговой кумулятивной прибыли (Cumulative Return — CR) до +22.27%. Этот показатель заметно ниже, чем прибыль, полученная в чистой, не подверженной атакам среде, где CR составлял +23.50%. Полученные данные наглядно демонстрируют, что даже относительно небольшие объемы намеренно искаженной информации способны оказывать существенное влияние на эффективность торговых стратегий, разработанных на базе искусственного интеллекта, и подчеркивают необходимость разработки надежных механизмов защиты от подобных атак.

В дальнейших исследованиях планируется уделить особое внимание включению поведенческих искажений в стратегии дезинформации, что позволит значительно повысить реалистичность и эффективность процесса красной команды. Изучение когнитивных предубеждений, влияющих на принятие финансовых решений, позволит создавать более убедительные и правдоподобные сценарии атак, направленные на эксплуатацию уязвимостей в логике агентов. Внедрение моделей, имитирующих иррациональное поведение инвесторов, таких как склонность к подтверждению своей точки зрения или неприятие потерь, позволит более точно оценить устойчивость агентов к манипуляциям и разработать эффективные механизмы защиты от предвзятой информации. Это позволит создать более надежные и устойчивые к атакам финансовые агенты, способные принимать обоснованные решения даже в условиях сложной и непредсказуемой рыночной среды.

Исследование, представленное в данной работе, демонстрирует, что даже самые передовые агенты, основанные на больших языковых моделях, подвержены влиянию тонких манипуляций с информацией. Автоматизированная система AutoRedTrader позволяет выявлять эти уязвимости, имитируя реалистичные сценарии распространения дезинформации во временных рядах финансовых данных. Как однажды заметил Клод Шеннон: «Теория коммуникации рассматривает точность передачи информации, а не её истинность». Эта фраза прекрасно отражает суть работы — система оценивает способность агента корректно обрабатывать данные, вне зависимости от их фактической достоверности, что критически важно для обеспечения устойчивости к преднамеренным искажениям и сохранения предсказуемости поведения в сложных финансовых условиях.

Что Дальше?

Представленная работа, хотя и демонстрирует уязвимость агентов, основанных на больших языковых моделях, в финансовых сценариях, лишь слегка касается фундаментальной проблемы. Очевидно, что успешное противодействие манипуляциям требует не просто обнаружения ложной информации, но и доказанной способности агента к логическому выводу, основанному на принципах, выходящих за рамки статистической корреляции. Иначе говоря, требуется не просто “работать на тестах”, но и демонстрировать внутреннюю непротиворечивость. Очевидно, что простое “привязывание” к временным рядам — это, скорее, паллиативное средство, нежели истинное решение.

Следующим шагом представляется разработка формальных методов верификации, позволяющих доказать устойчивость агента к определенным классам дезинформации. Необходимо отойти от эмпирических оценок и перейти к строгим математическим доказательствам. Более того, необходимо исследовать, как принципы формальной логики и теории принятия решений могут быть интегрированы в архитектуру агентов, чтобы обеспечить их надежность и предсказуемость. Иначе, мы лишь создаем сложные системы, подверженные тонким, но разрушительным ошибкам.

Очевидно, что вопрос не в сложности модели, но в ее внутренней согласованности. Истинная элегантность заключается в простоте и доказуемости, а не в количестве параметров. Необходимо сосредоточиться на разработке минимально достаточных моделей, которые могут быть формально верифицированы, а не на создании все более сложных систем, чье поведение остается непрозрачным и непредсказуемым.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2605.09185.pdf

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

Смотрите также:

2026-05-12 13:54