Küresel finansal sistemin dijital dönüşümü hızlandırıldığında, siber tehditlerin sofistike olması da aynıdır.Finansal kurumlar şimdi büyük bir zorlukla karşı karşıya: giderek daha karmaşık ve bağlantılı bankacılık altyapıları aracılığıyla dolaşan trilyonlarca doların korunması.Yeni nesil dijital finansal dolandırıcılık önleme sistemlerinin arkasındaki öncü güç olan Bharath Somu, yapay zeka, gizlilik merkezli mimari ve gelişmiş risk analizi arasında yer almaktadır.
Bharath’ın yeni yayınladığı araştırma, “Ajentik AI-Eğitim Önleme: Dijital bankacılıkta gerçek zamanlı tehdit algılama ve tepki için çok ajanlı işbirliği modelleri”Daha geniş bir akademik ve endüstriyel misyonun bir parçası olarak, Bharath'ın çalışmaları, çok ajanlı sistemlerden, federatif öğrenimden ve davranışsal analizlerden gelen anlayışları entegre eder ve sadece doğru değil, aynı zamanda gizliliğe saygı duyan ve uyarlanabilir dolandırıcılık algılama mekanizmaları yaratır.
“Ajentik AI-Eğitim Önleme: Dijital bankacılıkta gerçek zamanlı tehdit algılama ve tepki için çok ajanlı işbirliği modelleri”Geleneksel engellerden AI-Led inovasyonuna
Tarihsel olarak, bankalar kural tabanlı sistemlere ve geleneksel veri kümelerinde eğitilen denetimli öğrenme modellerine güveniyorlardı. bilinen dolandırıcılık desenlerine karşı etkili olsa da, bu sistemler yeni veya düşük frekanslı saldırılar algılamak için mücadele ediyorlardı - özellikle de zarar görmüş kimlik bilgilerini, sentetik kimlikleri veya sosyal mühendisliği kullananlar. Bharath, bu yaklaşımın, çoğu zaman merkezi ve reaksiyonel olduğunu savunuyor.
Bunun yerine, araştırması, içine yerleştirilmiş bir dezentralizasyon modeline geçiş öneriyor.Üretici AIBağımsız yazılım ajanlarının dağıtılmış ortamlarda gerçek zamanlı olarak işbirliği, öğrenme ve uyum sağladığı bir paradigma.Bu ajanlar, hassas müşteri verilerine maruz kalmadan tehdit istihbaratını paylaşmak için tasarlanmıştır.
Bharath’ın modelini ayırt eden nokta, organizasyonlar arası sinerjiye odaklanmaktır.Bankaların hile verileri paylaşmadan dolandırıcılık tespiti algoritmalarını birlikte eğitmelerine izin vererek, model, kurumsal bağımsızlığı koruyarak işbirliğinin dayanıklılığını teşvik eder.
İstihbarat ve Ortak Savunma
Bharath'ın çerçevesinin merkezi, gerçek zamanlı bankacılık etkileşimlerini simüle ederek birçok boyutta dolandırıcılık algılamak için tasarlanmış bir çok ajan mimarisidir: işlem metadata izleme, kullanıcı davranış trajedileri haritalama veya cihaz doğruluğunu doğrulama.
Ajanlar şüpheli desenleri tespit ettiğinde, şifrelenmiş bir mesaj otobüsü aracılığıyla eşzamanlı olarak iletişim kurarlar ve bir işlemin daha fazla incelenmesi için işaretlenmesi gerektiğini belirlemek için güven ağırlığında konsensüs algoritmaları kullanırlar.
Dezentralize konsensüs oluşturan bu bağımsız ajanların modeli, modern bankacılık gereksinimlerine iyi uyum sağlar.Architektür, kurumların pasif dolandırıcılık algılamasından aktif dolandırıcılık tahminine geçmesine izin verir ve sistem büyümeye devam ederken daha akıllı bir sistem yaratır.
Federated Learning ve Privacy-Aware Risk Analizi
Bharath’ın çalışmasında tekrarlanan bir konu, etkinlik ve etik arasındaki denge. Gizlilik endişeleri özellikle hassas kullanıcı bilgileri hem bir hedef hem de bir sorumluluk olduğu finans sektöründe akuttir.
Buna karşılık, önerilen sistem geleneksel veri merkezlendirilmesini önler. Bunun yerine, her banka özel verileri kullanarak sahtekarlık algılama modelini yerel olarak eğitiyor. Bu modeller daha sonra güvenli bir federatif öğrenme boru hattı aracılığıyla şifrelenmiş parametreler güncellemelerini – müşteri kayıtları değil – paylaşıyor. Sonuç olarak, bankalar gizlilik ihlallerinin riski olmadan ekosistemin toplu istihbaratından yararlanabilir.
Bu temeli daha da güçlendiren Bayesian hassasiyet modelleme yaklaşımı, sistemin yanlış yönlendirilmesi için rakip girişimlerini ifade eder.Bu olasılık çerçevesi, ajanların yeni saldırı vektörlerine adapte olmasını sağlar, dolandırıcılık algılama modeli statik bir kural setinden canlı, duyarlı bir ağa geçirir.
Gerçek Dünya Uygunluğu ve Geleceğe Hazır Tasarım
Bharath’ın çalışması sadece akademik değildir.American Express’te rolü, işlem bütünlüğünü ve düzenleyici uyumluluğu sağlamak için üretime hazır AI araçlarının geliştirilmesini içerir.Sentez kimlik dolandırıcılığına karşı mücadeleye, dayanıklı bulut tabanlı altyapıları düzenlemeye kadar, çözümleri son teknoloji araştırmalarını gerçek dünya uygulamalarına bağlar.
Bharath’ın modellerinden biri, otel ortaklarının ve kurumsal müşterilerinin benzersiz davranış profillerine dinamik bir şekilde uyum sağlayan, konukseverlik odaklı bir dijital bankacılık platformunda proaktif dolandırıcılık algılamasını sağladı.
Buna ek olarak, modelin altyapı-kod uygulamaları ve sıfır güven mimarisi ilkeleri ile entegrasyonu, modern DevOps ve uyumluluk protokolleriyle uyumluluğu sağlar ve küresel finansal ekosistemlerde sorunsuz bir şekilde uygulanmasını sağlar.
Daha Akıllı ve Daha Güvenli Finansal Gelecek
Bharath Somu’nun araştırması, dijital güven ve güvenlik alanını yeniden tanımlamaya devam ettikçe etik yeniliklerin bir beaconu olarak ortaya çıkıyor.Ajentik, gizlilik koruma yaklaşımı sadece daha akıllı algoritmalarla ilgili değil; kurumların giderek düşmanca bir dijital ortamda nasıl işbirliği yapıp adaptasyon yapıp güven oluşturduğunu temel olarak yeniden düşünmekle ilgili.
Bharath, dolandırıcılıkları tek başına bir teknik sorun olarak görmek yerine, bunu sistemik dayanıklılık, düzenleyici istihbarat ve adaptif ekosistemlerin daha geniş bir bağlamında yerleştirir.
“Finansal dolandırıcılığın ikinci sırada ilerlediği bir dünyada, dayanıklılık akıllı, dağıtılmış ve işbirliği yapmalı.”Bharat notları“Ajentik AI ile, o geleceği inşa ediyoruz – bir kerede bir etkileşim.”
