信貸自動審批模型的對抗攻擊風險研究
所屬分類：技術論文
上傳者：zhoubin333
文檔大?。?span>832 K
標簽： 信用貸款 對抗攻擊 對抗樣本
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文檔介紹： 近期,，銀行等金融機構引進自動信貸審批系統(tǒng)來取代傳統(tǒng)的人工審批，而自動信貸審批系統(tǒng)在何種程度上會受到對抗樣本的攻擊有待研究,。通過實驗對信貸對抗樣本攻擊的問題進行了驗證,。首先，基于申請人的信貸數(shù)據(jù)對XGBoost模型進行訓練,，預測申請人行為,，并選擇原始樣本。其次,，使用“非違約申請人”對改進的GAN模型進行訓練,，并用于生成特征值，通過修改原始樣本以構建對抗樣本,，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，使用訓練好的XGBoost模型將對抗樣本進行分類,。在實驗中生成的對抗樣本可以混淆XGBoost模型,。當修改后的特征值的數(shù)量增加時，對抗樣本的生成率總體呈上升趨勢,。實驗驗證,，對抗樣本的攻擊將對自動信貸審批系統(tǒng)造成安全風險。
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