Қазақстан Республикасында террористік қызметті қаржыландыруды анықтау үшін машиналық оқыту әдістері мен алгоритмдерін әзірлеу

Қазіргі уақытта Қазақстан Республикасының ұлттық қауіпсіздігіне қатер төндіретін негізгі көздердің бірі ретінде ұйымдардың, топтардың және жеке тұлғалардың террористік қызметі мойындалады. Бұл қатердің жоғары деңгейі, ең алдымен, террористік қылмыстар салдарының ауқымдылығымен және оларды жасау нәтижесінде зардап шеккендердің едәуір санымен түсіндіріледі. Ақтөбедегі, Тараздағы соңғы лаңкестік актілерді және 2022 жылғы қаңтар оқиғаларын еске түсіру жеткілікті. Террористік қызметтің қарқындылығы оны қаржыландыру деңгейі мен материалдық-техникалық жарақтандырылуына тікелей байланысты. Осыған байланысты террористік ұйымдардың активтерін бұғаттау және террористік қызметті қаржыландыру арналарын жабу халықаралық терроризммен күрестің маңызды құралдарының бірі ретінде мойындалады. Қаржы институттары бүгінгі күні пайдаланып отырған күдікті (аномальды) мінез-құлықты анықтау жүйелері негізінен сарапшылар анықтаған ережелер жиынтығына негізделген. Бұл ережелер икемді емес және оңай бейімделмейді, бұл оларды теріс пайдалану мен айналып өтуге осал етеді. Тағы бір мәселе – жүйелердің өңдеуге уақыт талап ететін көптеген жалған дабылдар беруі. Машиналық оқытуға негізделген шешімдерді үнемі оқытуға және жаңа деректермен жаңартып отыруға болады, бұл оларды бейімделгіш етеді және жаңа ережелерді анықтайтын сарапшылардың қажеттілігін жояды.

Жоба міндеттері

1. Деректер жиынтығын түсіну. Деректер жиынтығын және оның құрамындағы әрбір айнымалыны қажетті визуализациялармен бірге зерттеу.
2. Деректерді зерттеу талдауы. Талдау жүргізу, қарастырылған деректер кесінділерінің толық сипаттамасымен сыни қорытындылар жасау. Гипотезалар қою.
3. Алаяқтық және алаяқтық емес транзакциялар арасындағы айырмашылықты көрсететін визуализациялар мен диаграммалар.
4. Транзакция аномалиясының мүмкін болатын ең үлкен жиынтығын анықтауға мүмкіндік беретін автоматты аннотация және шифрын ашу әдістерін әзірлеу.
5. Модельдеу. Эксперименттер жүргізілген әдістерді, итерацияларды, деректерді түрлендірулерді апробациялау.
6. Жоғары органдарға аномальды транзакциялармен жұмыс істеу үшін диагностика жүргізуге қатысты ұсынымдар беру жүйесін әзірлеу.
7. AMLSim сияқты платформалардан алынған синтетикалық деректер негізінде жүйені тестілеу.

Бұл жоба одан әрі коммерцияландыруға жатады.