Кратко — по трём блокам: уязвимости, построение мониторинга и механизмов отката, регуляторно‑этические требования и соответствующие меры.
1) Уязвимости (что могут использовать злоумышленники и риски)
- Adversarial examples: малые искажения входных данных приводят к ошибочным решениям (например, изм., в параметрах транзакции).
- Data poisoning: подмена/введение вредоносных записей в тренировочный поток → модель учится на вредоносных паттернах.
- Backdoors/triggered trojans: модель корректна в целом, но при наличии триггера выполняет нежелательное правило.
- Model stealing/extraction: восстановление модели или её конфиденциальных данных через API‑запросы.
- Privacy attacks (membership inference, model inversion): восстановление данных клиентов.
- Concept drift и distribution shift: изменение поведения клиентов/атак с течением времени → деградация качества.
- Feature tampering и инсайдерские атаки на источники данных: изменённые фичи приводят к неправильным решениям.
- Availability/DoS: перегрузка сервиса, задержки/ошибки в принятии решений.
- Algorithmic bias: дискриминация по группам, приводящая к юридическим/репутационным рискам.
2) Как строить систему мониторинга и отката (практически)
- Логирование и трассируемость: для каждой трансакции хранить \{timestamp, model_version, input_features, decision, probability/confidence, explanation_id, trace_id\}.
- Метрики в реальном времени: бизнес‑ и ML‑метрики одновременно: скорость/латентность, throughput, false_accept_rate (FAR), false_reject_rate (FRR), precision/recall, финансовые потери на отклонённых/пропущенных мошенничествах.
- Детекция дрейфа: статистические тесты и показатели, напр.: Population Stability Index (PSI)
$$\text{PSI}=\sum _i(p_i-q_i)\ln \frac{p_i}{q_i},$$ и KS‑тест на распределения фич. Алерты при превышении порога: $\text{PSI}>{\theta }_{PSI}$ или $D_{KS}>\alpha$.
- Качество прогноза и неопределённость: отслеживать распределение confidence/uncertainty; аномально низкая уверенность → ручная проверка.
- Аномалии в потоках данных: контроль схемы, проверки валидации фич (тип, диапазон, missing rate).
- Shadow/parallel mode и canary releases: сначала модель запускается в «тени» (принимает решения но не влияет на результат) и/или на небольшом трафике; сравнение с продом.
- Human‑in‑the‑loop: для транзакций с высокой значимостью или при низкой уверенности — перевод на ручную проверку.
- Автоматический откат (kill switch): правило отката, например: если ключевая метрика $M$ упала ниже порога $\theta$ на период $T$,
$$\text{если}M(t:t+T)<\theta \Rightarrow \text{авто‑откат на prev\_version}.$$ Версии модели должны быть атомарно заменяемы с возможностью быстрой репорта и отката.
- Канареечные релизы + feature flags: включение/выключение модели для сегментов трафика.
- Пост‑инцидентный анализ и чеклисты: фиксированная процедура RCA, восстановление данных, репорт регулятору при необходимости.
- Тестирование безопасности: регулярный adversarial testing, red‑teaming, pen‑testing API; добавлять adversarial examples в тест‑набор перед релизом.
- Хранение и управление артефактами: immutable модели, контейнеры, контроль доступа, журнал изменений и reproducible training pipeline.
3) Митигирующие меры (по уязвимостям)
- Adversarial robustness: adversarial training, input sanitization, ensemble моделей, randomized smoothing.
- Data poisoning: контроль качества источников, подписываемые и проверяемые данные, мониторинг аномалий в данных, ограничение влияния новых данных (robust incremental learning, weighting).
- Backdoor detection: проверка на триггеры, тесты с сгенерированными паттернами.
- Model theft/privacy: rate limiting API, query‑noise, differential privacy при обучении, access control и watermarking моделей.
- Drift handling: онлайн/частые ретренировки по валидированным данным, откат и shadow mode.
- Bias mitigation: независимый fairness‑аудит, групповые метрики (TPR/FPR по когорте), коррекции и прозрачные правила.
- Инфраструктурная безопасность: TLS, WAF, RBAC, секреты в HSM/KeyVault, мониторинг ресурсов и DDoS‑защита.
4) Регуляторные и этические требования (что учитывать)
- Финансовое регулирование и комплаенс: AML/KYC, PSD2 (Европа), требования центрального банка/региональных регуляторов к автоматизированным решениям по транзакциям (обязательность log‑ов, отчётности).
- Защита персональных данных: GDPR — правовая основа обработки, минимизация данных, права субъектов (доступ, удаление); в ряде случаев — право на объяснение/интерпретацию автоматизированного решения.
- PCI DSS при обработке платёжных карт: хранение и передача данных.
- Модельный риск и валидация: требования к валидации моделей и model risk management (напр., SR 11‑7 в США как ориентир для банков) — независимая валидация, документация, стресс‑тесты.
- Финансовая ответственность и отчетность: хранение логов, аудитируемость решений, уведомление регуляторам о серьёзных инцидентах.
- Антидискриминация: соблюдение законов о равном обращении; проведение AIA (Algorithmic Impact Assessment) и обновление политик.
- Этика и прозрачность: уведомление клиентов о применении автоматизации, возможность оспорить автоматическое решение и обратиться к человеку.
- Третий‑парт и цепочка поставок: проверка поставщиков данных/моделей, контракты с SLA и требованиями безопасности.
5) Короткие практические рекомендации для запуска в прод
- Запустить сначала в shadow/canary режиме, с активным мониторингом PSI/KS и бизнес‑метрик.
- Установить SLO/SLA и автоматические правила отката (kill switch).
- Обеспечить подробное логирование и независимую валидацию модели до продакшна.
- Пройти adversarial red‑team и privacy audit; внедрить access control и DP/enc‑training при необходимости.
- Документировать governance: AIA, RCA процедуры, retention политик и согласие пользователей.
Если нужно, могу дать пример конкретного набора метрик и порогов для автоматического отката или шаблон журнала принятия решений.