Вебсистема адаптивної автентифікації користувачів для фінансових установ

Abstract

Актуальність даної роботи полягає у тому, що трансформація кібербезпеки фінансового сектору вимагає впровадження адаптивних рішень автентифікації, здатних аналізувати контекст операцій та динамічно реагувати на рівень загрози. Об’єктом роботи є процеси автентифікації та управління персонального доступом до ресурсів фінансових установ для запобігання кіберзлочинності. Предметом роботи є методи і моделі побудови адаптивної автентифікації користувачів фінансових установ. Метою роботи є підвищення надійності вебсистеми автентифікації за рахунок адаптивності на основі використання моделей машинного навчання. У результаті виконання роботи було підвищено надійність сервісу адаптивної автентифікації користувачів фінансових установ. Впровадження розробленого сервісу в українських фінансових установах дозволить знизити ризики фінансових втрат від кібератак та підвищити довіру клієнтів до електронних фінансових сервісів. The relevance of this research lies in the fact that the transformation of cybersecurity in the financial sector requires the implementation of adaptive authentication solutions capable of analyzing the context of operations and dynamically responding to the threat level. The object of the research is the authentication processes and personal access management to financial institution resources for preventing cybercrime. The subject of the research is the methods and models for building adaptive authentication of financial institution users. The purpose of the work is to improve the reliability of the web authentication system through adaptability based on the use of machine learning models. As a result of the work the reliability of the adaptive authentication service for financial institution users was improved. The implementation of the developed service in Ukrainian financial institutions will reduce the risks of financial losses from cyberattacks and increase customer trust in electronic financial services.