2025. — Т 17. — № s6 - перейти к содержанию номера...

Постоянный адрес этой страницы - https://esj.today/14favn625.html

Полный текст статьи в формате PDF (объем файла: 857.2 Кбайт)

Ссылка для цитирования этой статьи:

Орлов, Р. Р. Обнаружение мошеннических транзакций с использованием сервисов единой централизованной платформы в социальной сфере / Р. Р. Орлов // Вестник Евразийской науки. — 2025. — Т 17. — № s6. — URL: https://esj.today/PDF/14FAVN625.pdf (дата обращения: 13.01.2026).

Обнаружение мошеннических транзакций с использованием сервисов единой централизованной платформы в социальной сфере

Орлов Рафаэль Рустамович
ФГОБУ ВО «Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации», Москва, Россия
E-mail: 230653@edu.fa.ru

Научный руководитель: Богомолов Александр Иванович
ФГОБУ ВО «Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации», Москва, Россия
Научно-исследовательский центр развития государственной
пенсионной системы и актуарно-статистического анализа
Ведущий научный сотрудник, старший научный сотрудник
Кандидат техничеких наук
E-mail: aibogomolov@fa.ru

Аннотация. Современная цифровая трансформация социальной сферы Российской Федерации характеризуется масштабным внедрением Единой централизованной цифровой платформы, запущенной в 2024 году на базе Единой государственной информационной системы социального обеспечения для автоматизации процессов предоставления мер социальной защиты населению, при чем данная трансформация создает не только новые возможности для повышения доступности социальных услуг, но и формирует качественно новый ландшафт киберугроз, требующий разработки эффективных механизмов обнаружения мошеннических транзакций. Исследование посвящено комплексному анализу рисков мошенничества при взаимодействии наиболее уязвимых категорий граждан с цифровой инфраструктурой платформы, рассмотрению методов и инструментов обнаружения аномальных транзакций на основе современных технологий интеллектуального анализа данных и байесовских сетей. Рассматриваются классификации киберугроз, эволюция мошеннических схем от традиционного телефонного мошенничества до сложных многоэтапных атак с использованием искусственного интеллекта и дипфейков, анализируются особенности восприятия цифровых рисков различными социально-демографическими группами. Выявлены ключевые факторы уязвимости пенсионеров при взаимодействии с платформой, включая низкий уровень цифровой грамотности (согласно исследованию, ВЦИОМ 2024 года, 52 % граждан старше 60 лет не уверены в способности защитить свои устройства от кибератак), недостаточную осведомленность о современных схемах мошенничества и психологические особенности принятия решений в стрессовых ситуациях. Разработана многоуровневая модель обнаружения мошеннических транзакций, интегрирующая методы байесовских сетей для вероятностной оценки аномальности операций, алгоритмы градиентного бустинга и графовые нейронные сети для выявления сетей связанных мошенников, позволяющая достигать точности классификации подозрительных транзакций на уровне 92–95 % при минимизации ложноположительных срабатываний.

Ключевые слова: единая централизованная платформа; мошеннические транзакции; кибербезопасность; байесовские сети; машинное обучение; персональные данные; пенсионеры; самозанятые граждане; социальная сфера; антифрод-системы; цифровая трансформация

Скачать