УДК 330
DOI: 10.36871/ek.up.p.r.2025.10.11.019
Авторы
Наталья Николаевна Григорьева,
ФГБОУ ВО Красноярский государственный медицинский университет имени профессора В. Ф. Войно-Ясенецкого Министерства здравоохранения Российской Федерации; Сибирский федеральный университет
Фатима Мурадовна Абдулмукминова,
ФГБОУ ВО «Дагестанский государственный технический университет», г. Махачкала, Россия
Зарина Мухмадовна Лорсанова,
ФГБОУ ВО «Чеченский государственный университет им. А. А. Кадырова», г. Грозный, Россия
Аннотация
В статье рассматривается специфика киберрисков, возникающих при внедрении систем искусственного интеллекта в роботизированные финансовые процессы. Показано, что источниками уязвимостей выступают не только сетевые и инфраструктурные компоненты, но и сами модели, их обучающие выборки, а также каналы машинно-машинного взаимодействия, через которые инициируются финансовые операции. Предложена многоуровневая классификация рисков по контурам данных, модели исполнительного звена и нормативно-инфраструктурной среды. Обоснована необходимость перехода от традиционной ИБ-парадигмы к риск-ориентированному управлению жизненным циклом ИИ, включающему ведение реестра моделей, криптографически защищённое версионирование, тестирование на устойчивость к отравлению данных и обязательное журналирование решений.
Ключевые слова
кибербезопасность финансового сектора, искусственный интеллект, роботизированные финансовые процессы
