[論文レビュー] Artificial intelligence and cybersecurity in banking sector: opportunities and risks

Ana Kovačević, Sonja D. Radenković+1 more|arXiv (Cornell University)|Nov 28, 2024

Blockchain Technology Applications and Security被引用数 4

ひとこと要約

この論文は、金融機関における人工知能（AI）および機械学習（ML）の二重的影響を検討し、不正検出や自動化における変革的機会と、敵対的攻撃やデータ汚染といった深刻なサイバーセキュリティリスクを併せて強調している。高リスクな金融環境での安全な展開を確保するため、内在的なセキュリティ、信頼性、レジリエンス、耐性を備えたMLモデルの設計を提唱している。

ABSTRACT

The rapid advancements in artificial intelligence (AI) have presented new opportunities for enhancing efficiency and economic competitiveness across various industries, espcially in banking. Machine learning (ML), as a subset of artificial intelligence, enables systems to adapt and learn from vast datasets, revolutionizing decision-making processes, fraud detection, and customer service automation. However, these innovations also introduce new challenges, particularly in the realm of cybersecurity. Adversarial attacks, such as data poisoning and evasion attacks, represent critical threats to machine learning models, exploiting vulnerabilities to manipulate outcomes or compromise sensitive information. Furthermore, this study highlights the dual-use nature of AI tools, which can be used by malicious users. To address these challenges, the paper emphasizes the importance of developing machine learning models with key characteristics such as security, trust, resilience and robustness. These features are essential to mitigating risks and ensuring the secure deployment of AI technologies in banking sectors, where the protection of financial data is paramount. The findings underscore the urgent need for enhanced cybersecurity frameworks and continuous improvements in defensive mechanisms. By exploring both opportunities and risks, this paper aims to guide the responsible integration of AI in the banking sector, paving the way for innovation while safeguarding against emerging threats.

研究の動機と目的

• AIおよびMLが金融機関における業務効率化と意思決定の質を向上させる変革的潜在能力を分析すること。
• AIの導入に関連する新興のサイバーセキュリティ脅威、特にデータ汚染や回避攻撃を含む敵対的攻撃を特定すること。
• AIツールの二重用途性を検討すること。すなわち、セキュリティに用意された能力が、悪意ある攻撃者によっても悪用される可能性を示すこと。
• 金融機関におけるAIモデルが、本質的に安全で、信頼性があり、レジリエンスがあり、操作に対して耐性を持つべきであることを強調すること。
• 金融機関におけるAIの責任ある統合を支援するため、規制対象の金融環境における安全なAI展開のフレームワークを提言すること。

提案手法

• 不正検出、顧客サービスの自動化、意思決定システムに焦点を当てた、金融機関におけるAIおよびMLの応用の体系的分析。
• MLモデルを標的とする主なサイバーセキュリティ脅威の特定と分類、特にデータ汚染および回避攻撃を含む。
• AIツールの二重用途可能性の評価。同様の技術が防御にも攻撃にも利用可能である点を検証。
• セキュリティ、信頼性、レジリエンス、耐性を、システムの根幹的属性として強調するMLモデルの設計原則の提言。
• 規制対象の金融環境におけるAI展開のリスク軽減フレームワークへのこれらの原則の統合。
• 事例に基づく推論と脅威モデリングを用いて、金融システムにおけるAI脆弱性の実世界への影響を評価。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 AIおよび機械学習は、どのように金融機関における効率化と競争力の向上に寄与するか？
• RQ2 金融機関にMLモデルを展開する際に生じる主なサイバーセキュリティリスクは何か？
• RQ3 敵対的攻撃者は、AIツールをどのように悪用して銀行システムを侵害するのか？
• RQ4 MLモデルのセキュリティを確保するために、システムレベルで不可欠となる特性（例：耐性、信頼性、レジリエンス）は何か？
• RQ5 金融機関は、新興のサイバー脅威を軽減しつつ、どのようにAIを責任を持って導入できるか？

主な発見

• AIおよびMLは、大規模な取引データのリアルタイム分析を可能にすることで、不正検出および顧客サービスの自動化を著しく改善する。
• データ汚染や回避攻撃を含む敵対的攻撃は、MLモデルの整合性に対して深刻な脅威をもたらし、誤った意思決定やデータ漏洩を引き起こす可能性がある。
• AIツールの二重用途性は、セキュリティに用意された技術が、脅威行動者によってもシステム脆弱性を悪用する手段として武器化され得ることを意味する。
• 銀行におけるMLモデルは、操作に対して耐性を持ち、信頼性を維持できるように、本質的なセキュリティ、信頼性、レジリエンス、耐性を備えて設計されなければならない。
• 本研究は、AI駆動の金融システムにおけるセキュリティフレームワークの強化と、防御メカニズムの継続的改善の緊急の必要性を強調している。
• 予防的な設計とガバナンスがなければ、金融機関におけるAIの導入は、データ機密性とシステム整合性を損なうリスクをはらんでいる。