Cyber-Financial Contagion: Modeling the Propagation of an AI Vendor Compromise Through the Banking System· 网络金融传染:AI供应商攻击的传播模型
The banking system now depends on a small set of shared artificial intelligence vendors for fraud screening, credit decisioning, anti-money-laundering triage, customer analytics, and internal decision support. This paper studies how a compromise inside one of those vendors can propagate along a chain of operational, informational, and financial linkages until it triggers losses that look, from the outside, like a classical banking crisis. We build a four-layer heterogeneous network that couples AI vendors, financial institutions, interbank exposures, and customer accounts, and we propose CFC-Prop, a stochastic epidemic-and-clearing model that runs on that network. On a synthetic dataset with 60 vendors, 220 banks, roughly 2,500 vendor-bank service edges, and 1,400 interbank exposures, CFC-
研究AI供应商攻击如何通过多层网络在银行系统中传播,引发金融危杌。
- 核心方法
- 构建了一个包含AI供应商、金融机构、银行间关系和客户账户的四层异构网络,并提出了CFC-Prop模型,用于模拟攻击的传播过程。
- 适合谁读
- 研究者、银行安全管理人员、监管机构
- 要解决的问题
- 探讨AI供应商遭受攻击时,如何通过操作、信息和金融联系在银行业传播,造成系统性风险。
- 关键实验
- 在包含60个供应商、220个银行和约2,500个供应商-银行服务关系的合成数据集上进行了实验。
- 主要贡献
- 提供了一种新的方法来评估AI供应商攻击对银行系统的潜在影响,加强了对网络金融安全的认识。
- 意义与局限
- 这项研究有助于识别和减轻由AI供应商攻击引发的金融传染风险,但模型依赖于合成数据,可能与实际情况存在差异。