Состязательные атаки на глубокие модели финансовых транзакций

В статье представлено всеобъемлющее исследование уязвимости финансовых моделей глубокого обучения для состязательных атак в приближенных к жизни сценариях «черного ящика» (когда отсутствует непосредственный доступ к модели-цели атаки), а также возможности защиты от подобных атак. Авторы приходят к выводу, что небольшие изменения данных о транзакциях способны ввести финансовые модели в заблуждение.

Читать еще

Центр робототехники • Управление исследований и инноваций
Управление исследований и инноваций
30 августа 23
Science at Sber 2022
Управление исследований и инноваций • Управление внутрибанковской безопасности
17 апреля 23
Создание инструмента второго мнения для классического полиграфа
Асонов Дмитрий Валерьевич, Крылов Максим Андреевич, Омелюсик Владимир Степанович, Рябикина Анастасия Евгеньевна, Литвинов Евгений Вячеславович, Митрофанов Максим Алексеевич, Михайлов Максим Алексеевич, Ефимов Альберт Рувимович

Мы используем cookies и аналогичные технологии для улучшения работы сайта и повышения удобства его использования.
Условия использования описаны в Уведомлении об обработке персональных данных сайтом и Политике в отношении Сookies и аналогичных технологий для сайта.