| 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來取代傳統的人工審批，而自動信貸審批系統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據對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造成安全風險。 | |
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