Машинне навчання для забезпечення кібербезпеки у сфері фінансових послуг

Abstract

У навчальному посібнику розглянуто актуальне поєднання методів машинного навчання та завдань кібербезпеки у фінансовому секторі з огляду на досвід ЄС та потреб України в умовах зростання цифрових загроз. Видання охоплює вісім ключових тем, які комплексно поєднують теорію з практикою: кожен розділ містить теоретичний матеріал, практичні завдання та приклади алгоритмів машинного навчання мовою Python. Посібник формує навички роботи з даними, побудови, навчання, оцінювання якості та удосконалення моделей, орієнтованих на виявлення загроз та підвищення кіберзахисту у фінансовому секторі. Видання має виразну прикладну спрямованість і призначене передусім для студентів бакалаврату спеціальності 051 – Економіка, зокрема освітньої програми «Економічна кібернетика та бізнес-аналітика». Воно також стане у пригоді студентам інших спеціальностей, аспірантам, викладачам і практикам у галузях фінансів, бізнес-аналітики та кібербезпеки.

The textbook addresses the current combination of machine learning methods and cybersecurity challenges in the financial sector, taking into account the EU experience and Ukraine's needs in the face of growing digital threats. The publication covers eight key topics that combine theory and practice in a comprehensive manner: each chapter contains theoretical material, practical tasks, and examples of machine learning algorithms in Python. The textbook develops skills in working with data, building, training, evaluating, and improving models aimed at detecting threats and improving cyber defences in the financial sector. The publication has a distinct applied focus and is intended primarily for undergraduate students majoring in 051 - Economics, in particular, the Economic Cybernetics and Business Analytics study programme. It will also be useful for students of other specialities, postgraduate students, teachers and practitioners in the fields of finance, business intelligence and cybersecurity.