Презентация Microsoft PowerPoint 2

1. Математика против мошенников: как простые расчеты спасают наши деньги

МАТЕМАТИКА ПРОТИВ МОШЕННИКОВ:
КАК ПРОСТЫЕ РАСЧЕТЫ СПАСАЮТ
НАШИ ДЕНЬГИ
Подготовил:
студент группы ИС-12
Красников А.И.
Проверил:
Селезнева Ю.С.
Курский государственный политехнический колледж

2.

Актуальность.
В условиях роста финансового мошенничества и цифровизации личных данных понимание математических
основ защиты информации становится особенно актуальным. Математические алгоритмы и искусственный
интеллект обеспечивают круглосуточную безопасность, позволяя выявлять подозрительную активность
быстрее человека.
Задачи:
Изучить масштабы и основные схемы
финансового мошенничества;
2. Рассмотреть закон Бенфорда как метод выявления
поддельных данных;
3. Изучить поведенческий анализ и теорию
вероятностей в антифрод-системах;
4. Провести эксперимент по проверке закона
Бенфорда на реальных и сфабрикованных данных;
5. Смоделировать оценку риска транзакций на
основе поведенческих признаков;
6. Создание буклета с описанием достижений
известных людей Великобритании.
1.
Цель:
Целью данного проекта является исследование
математических законов и алгоритмов, которые
лежат в основе современных систем защиты
персональных и финансовых данных, а также
доказательство того, что простые расчеты
способны эффективно выявлять мошеннические
действия в цифровой среде.

3. масштабы и основные схемы финансового мошенничества

МАСШТАБЫ И ОСНОВНЫЕ СХЕМЫ ФИНАНСОВОГО
МОШЕННИЧЕСТВА
В 2026 году ущерб от финансового мошенничества в России
составил более 7,4 млрд рублей за первый квартал, а
количество заявлений о кражах выросло почти в 1,7 раза по
сравнению с прошлым годом. Основные схемы: социальная
инженерия (звонки от имени банка или госорганов), фишинг
(поддельные сайты и письма), вредоносные приложения,
лжеинвестиции и поддельные службы доставки. Мошенники
используют психологическое давление и современные
технологии, чтобы получить доступ к деньгам и данным. Для
защиты важно не сообщать коды из СМС, не переходить по
подозрительным ссылкам и не устанавливать приложения по
просьбе незнакомцев.

4. закон Бенфорда как метод выявления поддельных данных

ЗАКОН БЕНФОРДА КАК МЕТОД ВЫЯВЛЕНИЯ
ПОДДЕЛЬНЫХ ДАННЫХ
Закон Бенфорда — это статистическая закономерность: в
естественных данных цифра 1 встречается на первом месте
примерно в 30% случаев, а 9 — лишь в 4,6%. Если распределение
первых цифр в массиве данных существенно отличается от этого
закона, это может указывать на фальсификацию или подделку.
Метод широко применяется для проверки финансовой
отчётности, налоговых данных и других числовых массивов.
Однако закон Бенфорда не даёт стопроцентной гарантии и
должен использоваться вместе с другими методами анализа.

5. поведенческий анализ и теорию вероятностей в антифрод-системах

ПОВЕДЕНЧЕСКИЙ АНАЛИЗ И ТЕОРИЮ ВЕРОЯТНОСТЕЙ
В АНТИФРОД-СИСТЕМАХ
Поведенческий анализ в антифрод-системах основан на изучении
типичных действий пользователя: скорость ввода данных, движения
мыши, последовательность переходов по сайту. Любые отклонения
от привычного сценария (например, мгновенный переход к оплате
или ввод данных без ошибок) система помечает как
подозрительные.
Теория вероятностей позволяет вычислять риск каждой операции.
Антифрод-система анализирует сотни параметров (сумма, время,
страна, устройство, история операций) и на основе математических
моделей определяет вероятность мошенничества. Если риск
превышает порог, операция блокируется или отправляется на
дополнительную проверку.
В совокупности эти методы позволяют выявлять как
автоматизированные атаки (боты), так и сложные схемы с участием
людей, минимизируя при этом ложные срабатывания и защищая
добросовестных пользователей.

6. Практическая часть

ПРАКТИЧЕСКАЯ ЧАСТЬ
Цель: на практике определить интерес
студентов к теме математика против
мошенников, как простые расчеты спасают
наши деньги.
Участники: 50 студентов 1 курса КГПК отделение
«Информатика и ВТ» разделены на
1 группа из 25 студентов
2 группа из 25 студентов
Задачи:
1.
2.
3.
4.
Проверить распределение первых цифр в
финансовых данных и выявить возможные
фальсификации.
Оценить, насколько аномальны частота и
сумма операций по сравнению с обычным
поведением пользователя.
Рассчитать итоговый риск-скор операции и
определить, будет ли она заблокирована.
Вычислить точность системы и долю
ложных срабатываний, оценить её работу.
Формат: онлайн-опрос
Сбор данных:
В течение двух недель, в результате я получил 50
анкет

7. Группа 1 Как вы считаете, могут ли простые математические методы защитить от мошенников?

Доверяете ли вы банку, который использует
математические алгоритмы для защиты
ваших денег от мошенников?
10%
15%
20%
20%
65%
70%
Да, это повышает доверие
Да, это работает
Нет, мошенники умнее
Не знаю
Нет, боюсь, что система ошибётся
Мне всё равно, как это работает

8. Группа 2 Как вы считаете, могут ли простые математические методы защитить от мошенников?

Доверяете ли вы банку, который использует
математические алгоритмы для защиты
ваших денег от мошенников?
15%
10%
15%
25%
60%
75%
Да,это работает
Нет, мошенники умнее
Не знаю
Да, это повышает доверие
Мне всё равно, как это работает
Нет, боюсь, что система ошибётся

9. Результаты

Группа 1, опрос 1
70% студентов отметили, что да, простые математические методы могут защитить от мошенников.
20% студентов выразили мнение, что мошенники умнее.
10% студентов отметили, что они не знают могут ли простые математические методы защитить от
мошенников.
Опрос 2
65% студентов отметили, что да, простые математические методы могут защитить от мошенников.
20% студентов выразили мнение, что мошенники умнее.
15% студентов отметили, что они не знают могут ли простые математические методы защитить от
мошенников.

10.

Группа 2, опрос 1
60% студентов отметили, что да, простые математические методы могут защитить от мошенников.
25% студентов выразили мнение, что мошенники умнее.
15% студентов отметили, что они не знают могут ли простые математические методы защитить от
мошенников.
Опрос 2
75% студентов отметили, что да, простые математические методы могут защитить от мошенников.
15% студентов выразили мнение, что мошенники умнее.
10% студентов отметили, что они не знают могут ли простые математические методы защитить от
мошенников.

11. Спасибо за внимание!