УДК 336.717
DOI: 10.36871/ek.up.p.r.2025.05.10.008
Авторы
Анна Алексеевна Ильмушкина,
Российский биотехнологический университет (РОСБИОТЕХ), Москва, Россия
Вероника Андреевна Данилова,
Российский государственный университет туризма и сервиса, Москва, Россия
Анжела Сулунбековна Юсупова,
Чеченская государственный университет имени А. А. Кадырова, Грозный, Россия
Аннотация
В данной статье рассматриваются современные методы обнаружения и предотвращения кибератак в банковской системе с применением алгоритмов искусственного интеллекта. Актуальность темы обусловлена резким ростом количества целевых атак, реализуемых с использованием автоматизированных средств и технологий машинного обучения. Проведён аналитический обзор отечественных и зарубежных исследований, включая работы российских специалистов в области графового анализа транзакций и защиты нейросетевых моделей от adversarial-воздействий. Классифицированы ключевые векторы атак: от AI-усиленного фишинга и вредоносных генеративных моделей до отравления обучающих выборок и инсайдерских угроз с использованием интеллектуального прогнозирования. Предложена архитектура многоуровневой системы киберзащиты, включающая аномалийные детекторы, автокодировщики, GNN-модели и SIEM/SOAR-решения с real-time реагированием.
Ключевые слова
искусственный интеллект, банковская система, киберугрозы, обнаружение атак, предотвращение атак, аномалийный детектинг
