| 信貸自動(dòng)審批模型的對抗攻擊風(fēng)險(xiǎn)研究 | |
| 所屬分類：技術(shù)論文 | |
| 上傳者：zhoubin333 | |
| 文檔大小：832 K | |
| 標(biāo)簽： 信用貸款 對抗攻擊 對抗樣本 | |
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| 文檔介紹： 近期，銀行等金融機(jī)構(gòu)引進(jìn)自動(dòng)信貸審批系統(tǒng)來取代傳統(tǒng)的人工審批，而自動(dòng)信貸審批系統(tǒng)在何種程度上會(huì)受到對抗樣本的攻擊有待研究。通過實(shí)驗(yàn)對信貸對抗樣本攻擊的問題進(jìn)行了驗(yàn)證。首先，基于申請人的信貸數(shù)據(jù)對XGBoost模型進(jìn)行訓(xùn)練，預(yù)測申請人行為，并選擇原始樣本。其次，使用“非違約申請人”對改進(jìn)的GAN模型進(jìn)行訓(xùn)練，并用于生成特征值，通過修改原始樣本以構(gòu)建對抗樣本，使得修改后的特征值接近于“非違約申請人”密集分布的特征值。最后，使用訓(xùn)練好的XGBoost模型將對抗樣本進(jìn)行分類。在實(shí)驗(yàn)中生成的對抗樣本可以混淆XGBoost模型。當(dāng)修改后的特征值的數(shù)量增加時(shí)，對抗樣本的生成率總體呈上升趨勢。實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，對抗樣本的攻擊將對自動(dòng)信貸審批系統(tǒng)造成安全風(fēng)險(xiǎn)。 | |
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