В условиях цифровой трансформации банковской системы и расширения доступности финансовых услуг проблема обеспечения безопасности банковских транзакций приобретает стратегическое значение. Актуальность темы обусловлена необходимостью изучения проблемы эффективности методов прогнозирования и предотвращения мошенничества, которые являются важными составляющими комплексной системы экономической безопасности в банковском секторе. В данном исследовании сделан акцент на формировании моделей обнаружения мошенничества с банковскими картами. В результате исследования предложены конкретные рекомендации по совершенствованию систем антифрод-защиты в банковском секторе с использованием моделей машинного обучения. В рамках этого исследования были разработаны и протестированы модели XGBoost и ANN для выявления мошеннических транзакций, реализованные на языке Python. Эксперименты продемонстрировали их высокую эффективность, а также гибкость и способность адаптироваться к новым данным. Использование этих моделей позволяет банкам оперативно обнаруживать подозрительные операции, что снижает риски потерь и улучшает общую защищенность финансовой системы. Обеспечение безопасного функционирования системы совершения банковских транзакций требует комплексного подхода, включающего не только внедрение современных аналитических инструментов, но и постоянное обучение и обновление моделей для выявления новых способов мошенничества. Реализация предложенных мер позволит кредитным организациям повысить эффективность защиты от мошенничества, снизить финансовые потери от мошеннических действий и укрепить доверие клиентов.
Вопросы теории доказывания в уголовном судопроизводстве являются одними из главных, поскольку только доказывание виновности в совершении преступления позволит на законных основаниях привлечь лицо, виновное в совершении преступления, к уголовной ответственности и назначить ему справедливое наказание. В статье анализируются вопросы использования стандартов доказывания на стадии возбуждения уголовного дела и делается вывод о применении стандартов « prima facie », « balance of probabilities », «разумная степень достоверности» для принятия окончательного процессуального решения в этой стадии, которое должно быть законным, обоснованным и мотивированным. Вместе с тем авторы приходят к выводу, что в стадии судебного разбирательства применим более высокий стандарт -«достоверность за пределами разумных сомнений».
Целью исследования является анализ методологии создания и развития цифровых двойников и цифровых теней. Рассматриваются методологические проблемы этого направления моделирования и пути их решения. Анализируются источники решения задач цифровых двойников. В частности, затронут вопрос их использования на примере Санкт-Петербургского технического университета имени Петра Великого. Предлагается вариант решения задачи создания модернизированного цифрового двойника по результатам анализа информации от цифровых теней. Приводится пример имитационного моделирования технологических процессов обогащения полезных ископаемых при построении и эксплуатации цифровых двойников горно-обогатительных предприятий. Полученные результаты позволяют повысить эффективность создания, использования и развития технологии цифровых двойников.