金融机器学习中的对抗鲁棒性：防御、经济影响与治理证据
机器学习
2025-12-19 v1 人工智能
密码学与安全
摘要
我们评估了用于金融决策中的表格机器学习模型的对抗鲁棒性。使用信用评分和欺诈检测数据，我们应用梯度基础攻击并衡量其对判别性、校准性和金融风险指标的影响。结果在小扰动下显示出显著的性能下降，并通过对抗训练实现了部分恢复。
引用
@article{arxiv.2512.15780,
title = {Adversarial Robustness in Financial Machine Learning: Defenses, Economic Impact, and Governance Evidence},
author = {Samruddhi Baviskar},
journal= {arXiv preprint arXiv:2512.15780},
year = {2025}
}