Підвищення безпеки вебзастосунків з допомогою інноваційних патернів інтеграції штучного інтелекту
DOI:
https://doi.org/10.30837/ITSSI.2024.27.067Ключові слова:
штучний інтелект; безпека вебзастосунків; фінансові транзакції; машинне навчання; аналіз даних; виявлення шахрайства; scikit-learn.Анотація
Зважаючи на сучасні виклики в забезпеченні безпеки цифрових операцій, особливо у сферах електронної комерції та фінансових транзакцій, предметом вивчення є розроблення спеціалізованої програмної бібліотеки, спрямованої на підвищення безпеки вебзастосунків. Мета дослідження полягає в розробленні програмної бібліотеки, що застосовує методи штучного інтелекту та машинного навчання для аналізу й підвищення рівня безпеки фінансових транзакцій. Використання цих передових технологій сприяє автоматизації виявлення потенційно шахрайських або ризикованих транзакцій, забезпечуючи цим більш високий рівень захисту користувачів. У статті вирішуються такі завдання: аналіз сучасних методів оброблення фінансових транзакцій та ідентифікації можливих загроз безпеці; розроблення UML-схеми класів бібліотеки з оброблення та аналізу фінансових транзакцій; тестування та валідація створеної моделі штучного інтелекту для оцінювання безпеки фінансових транзакцій на реальних фінансових даних. Визначено та застосовано методи машинного навчання за допомогою бібліотеки scikit-learn в Python, алгоритми якої здатні аналізувати великі обсяги інформації та виявляти потенційні ризики з високою точністю, що забезпечує ефективну інтеграцію технологій штучного інтелекту. У роботі досягнуто такі результати: визначено критерії оцінювання ризикованості фінансових транзакцій для ідентифікації потенційних ризиків; описано алгоритм роботи програми, що передбачає процедури визначення та класифікації ризиків транзакцій; запропоновано псевдокод, який ілюструє структуру класів і методів моделі, відкриваючи можливості для її адаптації та масштабування; розроблено методи генерації тестових даних, що відтворюють реалістичні сценарії фінансових транзакцій; проаналізовано результати для оцінювання ефективності розробленої моделі. Висновки. Результати дослідження та тестування дають змогу оцінити реакцію моделі на різноманітні дані та її ефективність у реальних умовах, оскільки в роботі наведено приклади оброблення різних типів транзакцій. Крім того, у дослідженні подано не лише розроблення та валідацію запропонованої моделі, але й перспективи її використання в більших масштабах, інтеграції з наявними вебзастосунками.
Посилання
Список літератури
Attkan A., Ranga V. Cyber-physical security for IoT networks: a comprehensive review on traditional, blockchain and artificial intelligence based key-security. Complex & Intelligent Systems. 2022. Vol. 8. P. 3559–3591. DOI: https://doi.org/10.1007/s40747-022-00667-z
Sobchuk V., Zamrii I., Laptiev S. Ensuring Functional Stability of Technological Processes as Cyberphysical Systems Using Neural Networks. Lecture Notes in Networks and Systems. 2023. Vol. 536. P. 581–592. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-031-20141-7_53
Latif S., Xian Wen F., Iwendi C., Wang L.-l., Mohsin S., Han Z., Band S. AI-empowered, blockchain and SDN integrated security architecture for IoT network of cyber physical systems. Computer Communications. 2022. Vol. 181. P. 274–283. DOI: https://doi.org/10.1016/j.comcom.2021.09.029
Bonfanti M. Artificial intelligence and the offense–defense balance in cyber security. Cyber Security Politics; Socio-Technological Transformations and Political Fragmentation. 2022. 1st Edition. P. 64–77. DOI: https://doi.org/10.4324/9781003110224-6
Naik B., Mehta A., Yagnik H., Shah M. The impacts of artificial intelligence techniques in augmentation of cybersecurity: a comprehensive review. Complex & Intelligent Systems. 2021. Vol. 8. P. 1763–1780. DOI: https://doi.org/10.1007/s40747-021-00494-8
Abdullahi M., Baashar Y., Alhussian H., Alwadain A., Aziz N., Capretz L., Abdulkadir S. Detecting Cybersecurity Attacks in Internet of Things Using Artificial Intelligence Methods: A Systematic Literature Review. Electronics. 2022. 11(2), 198. P. 2–27. DOI: https://doi.org/10.3390/electronics11020198
Ahanger T., Aljumah A., Atiquzzaman M. State-of-the-art survey of artificial intelligent techniques for IoT security. Computer Networks. 2022. Vol. 206. 108771 р. DOI: https://doi.org/10.1016/j.comnet.2022.108771
Ramasamy L., Khan F., Shah M., Prasad B., Iwendi C., Biamba C. Secure Smart Wearable Computing through Artificial Intelligence-Enabled Internet of Things and Cyber-Physical Systems for Health Monitoring. Smart Healthcare Systems Based on the Internet of Things and Artificial Intelligence. 2022. 22(3), 1076. P. 2–16. DOI: https://doi.org/10.3390/s22031076
Ghillani D. Deep Learning and Artificial Intelligence Framework to Improve the Cyber Security. American Journal of Artificial Intelligence. 2022. 11 p. DOI: https://doi.org/10.22541/au.166379475.54266021/v1
Pise A., Almuzaini K., Ahanger T., Farouk A., Pant K., Pareek P., Nuagah S. Enabling Artificial Intelligence of Things (AIoT) Healthcare Architectures and Listing Security Issues. Computational Intelligence and Neuroscience. 2022. Vol. 2022, Article ID 8421434, 14 p. DOI: https://doi.org/10.1155/2022/8421434
Zhang Z., Al Hamadi H., Damiani E., Yeun C. Y., Taher F. Explainable Artificial Intelligence Applications in Cyber Security: State-of-the-Art in Research. IEEE Access. 2022. Vol. 10, P. 93104–93139. DOI: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2022.3204051
Gill S., Xu M., Ottaviani C., Patros P., Bahsoon R., Shaghaghi A., Golec M., Stankovski V., Wu H., Abraham A., Singh M., Mehta H., Ghosh S., Baker T., Parlikad A., Lutfiyya H., Kanhere S., Sakellariou R., Dustdar S., Rana O., Uhlig S. AI for next generation computing: Emerging trends and future directions. Internet of Things. 2022. Vol. 19. 100514 р. DOI: https://doi.org/10.1016/j.iot.2022.100514
Kumar S., Lim W., Sivarajah U., Kaur J. Artificial Intelligence and Blockchain Integration in Business: Trends from a Bibliometric-Content Analysis. Information Systems Frontiers. 2023. Vol. 25. P. 871–896. DOI: https://doi.org/10.1007/s10796-022-10279-0
Yathiraju N. Investigating the use of an Artificial Intelligence Model in an ERP Cloud-Based System. International Journal of Electrical, Electronics and Computers. 2022. Vol. 7, Issue 2. P. 1–26. DOI: http://dx.doi.org/10.22161/eec.72.1
Sujith A., Sajja G., Mahalakshmi V., Nuhmani S., Prasanalakshmi B. Systematic review of smart health monitoring using deep learning and Artificial intelligence. Neuroscience Informatics. 2022. Vol. 2, Issue 3. 100028 р. DOI: https://doi.org/10.1016/j.neuri.2021.100028
Nasim S., Ali M., Kulsoom U. Artificial intelligence incidents & ethics: a narrative review. Computer Science and Information Technology. 2022. Vol. 2, No 2. P. 52–64. DOI: http://dx.doi.org/10.54489/ijtim.v2i2.80
Kunduru A. Artificial intelligence advantages in cloud fintech application security. Central asian journal of mathematical theory and computer sciences. 2023. Vol. 4, No. 8. P. 48–53 URL: https://cajmtcs.centralasianstudies.org/index.php/CAJMTCS/article/view/492
Chang V., Bhavani V., Xu A., Hossain M. An artificial intelligence model for heart disease detection using machine learning algorithms. Healthcare Analytics. 2022. Vol. 2. 100016 р. DOI: https://doi.org/10.1016/j.health.2022.100016
Babitha M., Sushama C., Gudivada V., Kazi K., Bandaru S. Trends of Artificial Intelligence for Online Exams in Education. International Journal of Early Childhood Special Education. 2022. 14(01). P. 2457–2463. URL: https://www.researchgate.net/publication/360513613_Trends_of_Artificial_Intelligence_for_Online_Exams_in_Education
Esenogho E., Djouani K., Kurien A. M. Integrating Artificial Intelligence Internet of Things and 5G for Next-Generation Smartgrid: A Survey of Trends Challenges and Prospect. IEEE Access. 2022. Vol. 10. P. 4794–4831. DOI: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2022.3140595
Bi S., Wang C., Zhang J., Huang W., Wu B., Gong Y., Ni W. A Survey on Artificial Intelligence Aided Internet-of-Things Technologies in Emerging Smart Libraries. AI-Aided Wireless Sensor Networks and Smart Cyber-Physical Systems. 2022. No. 8. 2991 р. DOI: https://doi.org/10.3390/s22082991
References
Attkan, A., Ranga, V. (2022), "Cyber-physical security for IoT networks: a comprehensive review on traditional, blockchain and artificial intelligence based key-security", Complex & Intelligent Systems, Vol. 8, P. 3559–3591. DOI: https://doi.org/10.1007/s40747-022-00667-z
Sobchuk, V., Zamrii, I., Laptiev, S. (2023), "Ensuring Functional Stability of Technological Processes as Cyberphysical Systems Using Neural Networks", Lecture Notes in Networks and Systems, Vol. 536, P. 581–592. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-031-20141-7_53
Latif, S., Xian, Wen F., Iwendi, C., Wang, L.-l., Mohsin, S., Han, Z., Band, S. (2022), "AI-empowered, blockchain and SDN integrated security architecture for IoT network of cyber physical systems", Computer Communications, Vol. 181, P. 274–283. DOI: https://doi.org/10.1016/j.comcom.2021.09.029
Bonfanti, M. (2022), "Artificial intelligence and the offense–defense balance in cyber security", Cyber Security Politics; Socio-Technological Transformations and Political Fragmentation, 1st Edition, P. 64–77. DOI: https://doi.org/10.4324/9781003110224-6
Naik, B., Mehta, A., Yagnik, H., Shah, M. (2021), "The impacts of artificial intelligence techniques in augmentation of cybersecurity: a comprehensive review", Complex & Intelligent Systems, Vol. 8, P. 1763–1780. DOI: https://doi.org/10.1007/s40747-021-00494-8
Abdullahi, M., Baashar, Y., Alhussian, H., Alwadain, A., Aziz, N., Capretz, L., Abdulkadir, S. (2022), "Detecting Cybersecurity Attacks in Internet of Things Using Artificial Intelligence Methods: A Systematic Literature Review", Electronics, 11(2), 198, P. 2–27. DOI: https://doi.org/10.3390/electronics11020198
Ahanger, T., Aljumah, A., Atiquzzaman, M. (2022), "State-of-the-art survey of artificial intelligent techniques for IoT security", Computer Networks, Vol. 206, 108771 р. DOI: https://doi.org/10.1016/j.comnet.2022.108771
Ramasamy, L., Khan, F., Shah, M., Prasad, B., Iwendi, C., Biamba, C. (2022), "Secure Smart Wearable Computing through Artificial Intelligence-Enabled Internet of Things and Cyber-Physical Systems for Health Monitoring", Smart Healthcare Systems Based on the Internet of Things and Artificial Intelligence, 22(3), 1076. P. 2–16. DOI: https://doi.org/10.3390/s22031076
Ghillani, D. (2022), "Deep Learning and Artificial Intelligence Framework to Improve the Cyber Security", American Journal of Artificial Intelligence, 11 p. DOI: https://doi.org/10.22541/au.166379475.54266021/v1
Pise, A., Almuzaini, K., Ahanger, T., Farouk, A., Pant, K., Pareek, P., Nuagah, S. (2022), "Enabling Artificial Intelligence of Things (AIoT) Healthcare Architectures and Listing Security Issues", Computational Intelligence and Neuroscience, Vol. 2022, Article ID 8421434, 14 p. DOI: https://doi.org/10.1155/2022/8421434
Zhang, Z., Al Hamadi, H., Damiani, E., Yeun, C. Y., Taher, F. (2022), "Explainable Artificial Intelligence Applications in Cyber Security: State-of-the-Art in Research", IEEE Access, Vol. 10, P. 93104–93139. DOI: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2022.3204051
Gill, S., Xu, M., Ottaviani, C., Patros, P., Bahsoon, R., Shaghaghi, A., Golec, M., Stankovski, V., Wu, H., Abraham, A., Singh, M., Mehta, H., Ghosh, S., Baker, T., Parlikad, A., Lutfiyya, H., Kanhere, S., Sakellariou, R., Dustdar, S., Rana, O., Uhlig, S. (2022), "AI for next generation computing: Emerging trends and future directions", Internet of Things, Vol. 19, 100514 р. DOI: https://doi.org/10.1016/j.iot.2022.100514
Kumar, S., Lim, W., Sivarajah, U., Kaur, J. (2023), "Artificial Intelligence and Blockchain Integration in Business: Trends from a Bibliometric-Content Analysis", Information Systems Frontiers, Vol. 25, P. 871–896. DOI: https://doi.org/10.1007/s10796-022-10279-0
Yathiraju, N. (2022), "Investigating the use of an Artificial Intelligence Model in an ERP Cloud-Based System", International Journal of Electrical, Electronics and Computers, Vol. 7, Issue 2, P. 1–26. DOI: http://dx.doi.org/10.22161/eec.72.1
Sujith, A., Sajja, G., Mahalakshmi, V., Nuhmani, S., Prasanalakshmi, B. (2022), "Systematic review of smart health monitoring using deep learning and Artificial intelligence", Neuroscience Informatics, Vol. 2, Issue 3, 100028 р. DOI: https://doi.org/10.1016/j.neuri.2021.100028
Nasim, S., Ali, M., Kulsoom, U. (2022), "Artificial intelligence incidents & ethics: a narrative review", Computer Science and Information Technology, Vol. 2, No 2, P. 52–64. DOI: http://dx.doi.org/10.54489/ijtim.v2i2.80
Kunduru, A. (2023), "Artificial intelligence advantages in cloud fintech application security", Central asian journal of mathematical theory and computer sciences, Vol. 4, No. 8, P. 48–53 URL: https://cajmtcs.centralasianstudies.org/index.php/CAJMTCS/article/view/492
Chang, V., Bhavani, V., Xu, A., Hossain, M. (2022), "An artificial intelligence model for heart disease detection using machine learning algorithms", Healthcare Analytics, Vol. 2, 100016 р. DOI: https://doi.org/10.1016/j.health.2022.100016
Babitha, M., Sushama, C., Gudivada, V., Kazi, K., Bandaru, S. (2022), "Trends of Artificial Intelligence for Online Exams in Education", International Journal of Early Childhood Special Education, 14(01), P. 2457–2463 URL: https://www.researchgate.net/publication/360513613_Trends_of_Artificial_Intelligence_for_Online_Exams_in_Education
Esenogho, E., Djouani, K., Kurien, A. (2022), "Integrating Artificial Intelligence Internet of Things and 5G for Next-Generation Smartgrid: A Survey of Trends Challenges and Prospect", IEEE Access, Vol. 10, P. 4794–4831. DOI: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2022.3140595
Bi, S., Wang, C., Zhang, J., Huang, W., Wu, B., Gong, Y., Ni, W. (2022), "A Survey on Artificial Intelligence Aided Internet-of-Things Technologies in Emerging Smart Libraries", AI-Aided Wireless Sensor Networks and Smart Cyber-Physical Systems, No. 8, 2991 р. DOI: https://doi.org/10.3390/s22082991
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.
Наше видання використовує положення про авторські права Creative Commons для журналів відкритого доступу.
Автори, які публікуються у цьому журналі, погоджуються з наступними умовами:
Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License (CC BY-NC-SA 4.0), котра дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у цьому журналі.
Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо не комерційного та не ексклюзивного розповсюдження роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати у складі монографії), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи у цьому журналі.
Політика журналу дозволяє і заохочує розміщення авторами в мережі Інтернет (наприклад, у сховищах установ або на особистих веб-сайтах) рукопису опублікованої роботи, оскільки це сприяє виникненню продуктивної наукової дискусії та позитивно позначається на оперативності та динаміці цитування опублікованої роботи.
