Финансовые агенты под ударом: проверка на прочность в реальных условиях

от

Автор: Денис Аветисян

Новый бенчмарк FinVault выявил серьезные уязвимости в системах безопасности финансовых агентов, работающих в динамичных и приближенных к реальности средах.

"Покупай на слухах, продавай на новостях". А потом сиди с акциями никому не известной биотех-компании. Здесь мы про скучный, но рабочий фундаментал.

Бесплатный Телеграм канал
В отличие от предыдущих оценок финансовых языковых моделей, фокусирующихся исключительно на уровне модели и игнорирующих системные риски, возникающие в результате поведения агента, и общих оценок агентов, ограниченных абстрактными симулированными средами без сохранения состояния, FinVault представляет собой первый эталон финансовой безопасности, основанный на исполнении, использующий исполняемые среды с базами данных, доступными для записи, для обеспечения проверяемых последствий.
В отличие от предыдущих оценок финансовых языковых моделей, фокусирующихся исключительно на уровне модели и игнорирующих системные риски, возникающие в результате поведения агента, и общих оценок агентов, ограниченных абстрактными симулированными средами без сохранения состояния, FinVault представляет собой первый эталон финансовой безопасности, основанный на исполнении, использующий исполняемые среды с базами данных, доступными для записи, для обеспечения проверяемых последствий.

Исследование представляет FinVault — комплексную платформу для оценки безопасности финансовых агентов в условиях, моделирующих реальные торговые операции, и демонстрирует эффективность различных типов атак.

Несмотря на растущее использование агентов на базе больших языковых моделей в финансовой сфере, оценка их безопасности в реальных условиях остается сложной задачей. В данной работе представлена платформа ‘FinVault: Benchmarking Financial Agent Safety in Execution-Grounded Environments’ — первый эталон для оценки безопасности финансовых агентов, работающих с изменяемыми данными и учитывающий специфические регуляторные требования. Эксперименты выявили существенные уязвимости существующих систем защиты, демонстрируя высокую вероятность успешных атак даже на передовые модели. Сможем ли мы разработать надежные и адаптированные к финансовой сфере механизмы защиты, способные гарантировать безопасность автоматизированных инвестиционных решений?

Растущие Угрозы для Финансовых Агентов

Финансовые агенты, обладая значительной властью и доступом к критически важным ресурсам, становятся все более привлекательной целью для сложных и изощренных атак. Злоумышленники активно ищут уязвимости в системах и процессах, используемых этими агентами, стремясь не просто украсть данные, но и манипулировать их поведением для достижения своих целей. Эти атаки выходят за рамки традиционных методов взлома, используя передовые техники, такие как целевые фишинговые кампании, социальная инженерия и даже внедрение вредоносного кода в легитимное программное обеспечение. Растущая сложность и частота этих атак подчеркивают необходимость постоянной бдительности и разработки новых стратегий защиты, направленных на выявление и нейтрализацию потенциальных угроз до того, как они смогут нанести ущерб.

Традиционные методы обеспечения безопасности, такие как статичный анализ кода и периметровая защита, всё чаще оказываются неэффективными перед лицом новых, постоянно развивающихся угроз для финансовых агентов. Атаки становятся более изощренными, используя машинное обучение и адаптивные техники, чтобы обходить существующие барьеры. В связи с этим возникает необходимость в проактивном подходе к оценке безопасности, включающем непрерывный мониторинг, динамический анализ поведения агентов и регулярное тестирование на проникновение с использованием передовых инструментов и методик. Такой подход позволяет выявлять уязвимости до того, как они будут использованы злоумышленниками, и своевременно принимать меры по усилению защиты, минимизируя риски финансовых потерь и системных сбоев.

Успешные атаки на финансовых агентов способны повлечь за собой каскад негативных последствий, простирающихся далеко за рамки прямых финансовых потерь. Помимо непосредственного ущерба и штрафных санкций со стороны регулирующих органов, возрастает риск возникновения системного кризиса в финансовой системе. Компрометация ключевых агентов может привести к цепной реакции, нарушив стабильность финансовых рынков и доверие инвесторов. Влияние может распространиться на взаимосвязанные учреждения, спровоцировав эффект домино и поставив под угрозу функционирование всей финансовой экосистемы. Поэтому, оценка и смягчение рисков, связанных с атаками на финансовых агентов, приобретает критическую важность для обеспечения финансовой стабильности и защиты интересов всех участников рынка.

FinVault представляет собой систему, в которой построение эталонных данных сопоставляется с взаимодействием агента по атаке и защите в изолированной среде выполнения.
FinVault представляет собой систему, в которой построение эталонных данных сопоставляется с взаимодействием агента по атаке и защите в изолированной среде выполнения.

Систематическая Оценка Уязвимостей и Таксономия Атак

Комплексная оценка уязвимостей (Vulnerability Assessment) является критически важной процедурой для выявления слабых мест в финансовых агентах до того, как они будут использованы злоумышленниками. Данный процесс включает в себя систематический анализ архитектуры, кода и конфигурации агента, а также проверку на наличие известных уязвимостей и потенциальных точек входа для атак. Эффективная оценка уязвимостей позволяет определить приоритеты для устранения недостатков в системе безопасности и снизить риск финансовых потерь и репутационного ущерба. Регулярное проведение таких оценок необходимо для поддержания высокого уровня защиты в динамично меняющейся среде угроз.

Оценка уязвимостей финансового агента опирается на четко определенную таксономию атак, классифицирующую различные техники злоумышленников. Данная таксономия включает, в частности, методы prompt injection — внедрение вредоносных команд в запросы к языковым моделям для манипулирования их поведением — и jailbreaking — обход встроенных ограничений и защитных механизмов для получения несанкционированного доступа или выполнения запрещенных действий. Классификация атак по типу позволяет систематизировать процесс тестирования на проникновение и разработки эффективных мер по смягчению рисков, а также автоматизировать обнаружение уязвимостей.

Понимание векторов атак позволяет проводить целенаправленное тестирование финансовых агентов на устойчивость к конкретным угрозам. Такой подход включает в себя моделирование атак, основанных на известных тактиках, таких как инъекции запросов и взлом ограничений, для выявления уязвимостей в системе безопасности. Результаты тестирования используются для разработки и внедрения эффективных стратегий смягчения последствий, включающих в себя как технические решения, такие как усиление фильтрации входных данных и ограничение доступа, так и организационные меры, такие как обучение персонала и регулярные проверки безопасности. Целенаправленный подход к тестированию и смягчению последствий значительно повышает общую устойчивость финансовых агентов к кибератакам.

FinVault: Строгий Тестинг в Средах, Отражающих Реальность

FinVault представляет собой надежный оценочный комплекс, предназначенный для анализа безопасности финансовых агентов в средах, моделирующих реальные транзакции и их последствия. В отличие от традиционных методов тестирования, FinVault воспроизводит условия, приближенные к производственной среде, что позволяет выявить уязвимости, которые могут остаться незамеченными при анализе в изолированных условиях. Оценка проводится путем моделирования различных сценариев, включая попытки несанкционированного доступа и манипулирования транзакциями, с целью определения устойчивости агентов к атакам и их способности соблюдать финансовые правила и протоколы безопасности. Использование Execution-Grounded Environments позволяет оценить не только теоретическую безопасность агента, но и его практическую применимость в реальных финансовых операциях.

Тестирование в среде FinVault основано на моделировании реалистичных сценариев атак, что позволяет выявить уязвимости, которые остаются незамеченными при стандартных методах проверки. В отличие от традиционного тестирования, FinVault подвергает агентов воздействию симуляций реальных транзакций и последствий, что выявляет недостатки в безопасности, которые могут быть проигнорированы при анализе только логики работы модели. Результаты показывают, что даже самые продвинутые языковые модели (LLM) не застрахованы от уязвимостей: наиболее уязвимые модели, такие как Qwen3-Max, демонстрируют показатель успешности атак (ASR) до 50.00%, а даже лучшая модель, Claude-Haiku-4.5, показывает значительный ASR в 20.56%. Это подчеркивает необходимость проведения углубленного тестирования в реалистичных условиях для обеспечения безопасности финансовых агентов.

Результаты тестирования в среде FinVault демонстрируют, что более 20% протестированных моделей финансовых агентов подвержены компрометации. Наиболее уязвимой оказалась модель Qwen3-Max, с показателем успешности атак (Attack Success Rate, ASR) до 50.00%. Даже лучшая по результатам тестирования модель, Claude-Haiku-4.5, демонстрирует значительный ASR в 20.56%, что указывает на существенные риски, связанные с использованием больших языковых моделей в финансовых приложениях, даже при их высокой общей производительности.

За пределами Безопасности: Обеспечение Соответствия Нормам и Доверия

Финансовые учреждения сталкиваются с жесткими требованиями регуляторного соответствия, включая строгие правила по противодействию отмыванию доходов (AML) и соблюдению санкционных режимов. Эти нормы призваны обеспечить прозрачность финансовых операций и предотвратить использование финансовых систем в незаконных целях. Несоблюдение этих требований влечет за собой значительные штрафы, репутационные риски и потенциальные юридические последствия. Обеспечение соответствия включает в себя тщательную проверку клиентов, мониторинг транзакций и своевременное сообщение о подозрительной деятельности соответствующим органам. В современных реалиях, где финансовые технологии стремительно развиваются, поддержание высокого уровня регуляторного соответствия становится ключевым фактором устойчивого развития и доверия к финансовой организации.

Несоблюдение нормативных требований в финансовой сфере чревато не только ощутимыми финансовыми потерями в виде штрафов и санкций, но и серьезным ущербом репутации учреждения. В современном мире, где доверие клиентов и регуляторов является ключевым фактором устойчивого развития, даже малейшие нарушения могут привести к утрате доверия и, как следствие, к оттоку клиентов и снижению инвестиционной привлекательности. Потеря репутации может потребовать значительных усилий и ресурсов для восстановления, а в некоторых случаях — оказаться непоправимой. Поэтому финансовые организации все чаще уделяют приоритетное внимание соблюдению нормативных требований, рассматривая это не просто как обязанность, а как стратегический фактор обеспечения долгосрочной стабильности и успеха.

Проактивное тестирование безопасности, такое как предоставляемое платформой FinVault, служит убедительным доказательством приверженности принципам ответственной разработки искусственного интеллекта и укрепляет доверие со стороны регуляторов и клиентов. В ходе тестирования было установлено, что LLaMA Guard 4 потребляет 747.7 токенов, что значительно меньше, чем 876.7 токенов, потребляемых LLaMA Guard 3. Данное снижение указывает на оптимизацию модели и повышение её эффективности, что, в свою очередь, демонстрирует серьезный подход к минимизации рисков и обеспечению надежной работы системы в соответствии с нормативными требованиями и ожиданиями пользователей.

Исследование, представленное в данной работе, подчеркивает необходимость комплексного подхода к обеспечению безопасности финансовых агентов. Авторы демонстрируют, что существующие методы защиты часто оказываются недостаточными в реалистичных условиях, особенно при столкновении с целенаправленными атаками. Это согласуется с глубокой мыслью Дональда Кнута: «Прежде чем оптимизировать код, убедитесь, что он работает». Подобно тому, как преждевременная оптимизация может привести к хрупкому решению, так и недостаточная оценка безопасности в сложных, исполняемых средах может привести к серьезным уязвимостям. FinVault, как предложенный бенчмарк, предоставляет важный инструмент для выявления этих слабых мест и разработки более надежных систем, где структура и ясность архитектуры определяют устойчивость к внешним воздействиям.

Что дальше?

Представленная работа выявляет, что безопасность финансовых агентов — это не столько вопрос преодоления отдельных атак, сколько фундаментальная проблема проектирования систем. FinVault демонстрирует, что существующие средства защиты часто оказываются неэффективными в реалистичных условиях, где взаимодействие с окружающей средой порождает непредвиденные уязвимости. Важно понимать, что оптимизация агента по одному критерию — например, прибыльности — может привести к нежелательным последствиям в отношении безопасности и соответствия нормативным требованиям.

Будущие исследования должны сосредоточиться на разработке более целостных подходов к обеспечению безопасности, учитывающих не только защиту от прямых атак, но и устойчивость к непредвиденным взаимодействиям и побочным эффектам. Необходимо задаться вопросом: что мы на самом деле оптимизируем? Простота — не минимализм, а чёткое различение необходимого и случайного — должна стать руководящим принципом при создании финансовых агентов нового поколения. Следует исследовать возможности использования формальных методов верификации и синтеза для гарантии безопасности агентов на уровне проектирования.

В конечном счёте, задача заключается не в создании непробиваемой крепости, а в построении адаптивных и самовосстанавливающихся систем, способных эффективно функционировать в условиях неопределённости. Элегантный дизайн рождается из простоты и ясности, а хорошая система — это живой организм, где нельзя чинить одну часть, не понимая целого. Структура определяет поведение, и именно на структуре следует сосредоточить основные усилия.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.07853.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2026-01-14 22:30