Захист даних і безпека моделей машинного навчання в ринково-нейтральних стратегіях криптотрейдингу

Анотація

Криптовалютні ринки та алгоритмічний криптотрейдинг активно переходять до використання моделей глибинного навчання й ринково-нейтральних стратегій, що підсилює вимоги до захисту даних і безпеки моделей. Стаття пропонує цілісний підхід до end-to-end захисту даних у хмарній системі алгоритмічного криптотрейдингу, яка реалізує ринково-нейтральні стратегії на основі моделей машинного навчання. Розглянуто криптографічні механізми протоколів Bitcoin та Ethereum і їхній внесок у забезпечення цілісності, незаперечності та стійкості транзакцій до повторного відтворення. Проаналізовано типові загрози DeFi-протоколів та біржових API, зокрема реентрантні атаки, маніпуляції оракулами, flash-кредити, MEV-атаки та зловживання API-ключами. Систематизовано патерни захисту даних і секретів у хмарній інфраструктурі Azure, AWS і GCP з використанням служб керування ключами та секретами, шифрування даних у транзиті та на спокої, принципів мінімальних привілеїв і сегментації мережі. Окрему увагу приділено загрозам для моделей машинного навчання у задачах прогнозування фінансових часових рядів, включно з отруєнням даних, адверсаріальними впливами та витоком моделей, а також їхньому зв’язку з вимогами регуляторів до алгоритмічного трейдингу й фреймворком NIST AI RMF. На прикладі прототипу ринково-нейтральної системи криптотрейдингу на основі LSTM/GRU-моделей побудовано матрицю «загроза–мітигація» та запропоновано практичні рекомендації щодо архітектури захисту. Додатково наведено мініексперимент із HMAC-SHA256-підписом і часовим вікном для запитів до біржового API, що демонструє виявлення та блокування спроб повторного відтворення запитів