Трансформуючий вплив штучного інтелекту та блокчейну на виявлення та протидію незаконних економічних операцій DOI
Andrii Bozhenko, О. В. Роєнко,

Т. Інь

и другие.

Проблеми сучасних трансформацій Серія економіка та управління, Год журнала: 2025, Номер 18

Опубликована: Апрель 3, 2025

Поширення цифрових транзакцій полегшило економічну діяльність, але водночас збільшило ризик незаконних фінансових потоків. Нині штучний інтелект та блокчейн стали потужними інструментами для посилення фінансової безпеки боротьби з незаконною діяльністю. Метою статті є аналіз впливу інформаційних технологій на виявлення протидію економічних операцій, а саме тіньову економіку, корупцію кібершахрайства. У роботі проведено критичний сучасних наукових праць основі відкритих публікацій, аналітичних звітів міжнародних організацій визначення основних сфер використання штучного інтелекту блокчейну у сфері протидії операцій. На даних про 126 країн світу ідентифіковано 2 групи за рівнем операцій шляхом методу k-середніх кластерного аналізу. Кластери мають суттєві відмінності значення рівня тіньової економіки індексу сприйняття корупції. Середнє корупції першого кластеру становить 62,52 ум.од., тоді як другого цей показник значно нижчий і складає 33,61 ум.од. Для перевірки наявності функціонального зв’язку між розвитку незаконної діяльності розрізі 2-х кластерів використано кореляційний аналіз. Аналіз кореляційних зв’язків засвідчив, що розвиток більшою мірою сприяє зниженню в країнах із високим прозорості низькою корупцією. низьким спостерігається сильний позитивний зв’язок розвитком індексом корупції, свідчить ефективність боротьбі . Вплив рівень сильніший діяльності, менш виражений.

Strengthening Cybersecurity Resilience: An Investigation of Customers’ Adoption of Emerging Security Tools in Mobile Banking Apps DOI Creative Commons

Irfan Riasat,

Mahmood Shah, M. Sinan Gönül

и другие.

Computers, Год журнала: 2025, Номер 14(4), С. 129 - 129

Опубликована: Апрель 1, 2025

The rise in internet-based services has raised risks of data exposure. manipulation and exploitation sensitive significantly impact individuals’ resilience—the ability to protect prepare against cyber incidents. Emerging technologies seek enhance cybersecurity resilience by developing various security tools. This study aims explore the adoption tools using a qualitative research approach. Twenty-two semi-structured interviews were conducted with users mobile banking apps from Pakistan. Data analyzed thematic analysis, which revealed that biometric authentication SMS alerts are commonly used. Limited use multifactor been observed, mainly due lack awareness or implementation knowledge. Passwords still regarded as trusted secure mechanism. findings indicate is based on perceptions usefulness, perceived trust, ease use, while knowledge play moderating role. also proposes framework extending TAM include multiple introducing moderator influencing users’ perceptions. inform practical implications for financial institutions, application developers, policymakers ensure standardized policy online platforms, thereby enhancing overall resilience.

Язык: Английский

Процитировано

0

Advancing Cybersecurity Through Machine Learning: A Scientometric Analysis of Global Research Trends and Influential Contributions DOI Creative Commons
Kamran Razzaq, Mahmood Shah

Journal of Cybersecurity and Privacy, Год журнала: 2025, Номер 5(2), С. 12 - 12

Опубликована: Март 22, 2025

Implementing machine learning is imperative for enhancing advanced cybersecurity practices globally. The current landscape needs further investigation into the potential impasse. This scientometric study aims to comprehensively analyse patterns and key contributions at nexus of learning. analysis examines publication trends, citation analysis, intensive research networks discover authors, significant organisations, major countries, emerging areas. search was conducted on Scopus database, 3712 final documents were selected after a thorough screening from January 2016 2025. VOSviewer tool used map visualise co-authorship networks, enabling discovery patterns, top contributors, hot topics in domain. findings uncovered substantial growth publications bridging with deep learning, involving 2865 authors across 160 institutions 114 countries. Saudi Arabia emerged as contributing nation flaunting high productivity. IEEE Sensors are sources instrumental producing interdisciplinary research. Iqbal H. Sarker N. Moustafa notable 17 16 each. emphasises significance global partnerships multidisciplinary posture identifying areas future studies. highlights its importance by guiding policymakers practitioners develop learning-based strategies.

Язык: Английский

Процитировано

0

Трансформуючий вплив штучного інтелекту та блокчейну на виявлення та протидію незаконних економічних операцій DOI
Andrii Bozhenko, О. В. Роєнко,

Т. Інь

и другие.

Проблеми сучасних трансформацій Серія економіка та управління, Год журнала: 2025, Номер 18

Опубликована: Апрель 3, 2025

Поширення цифрових транзакцій полегшило економічну діяльність, але водночас збільшило ризик незаконних фінансових потоків. Нині штучний інтелект та блокчейн стали потужними інструментами для посилення фінансової безпеки боротьби з незаконною діяльністю. Метою статті є аналіз впливу інформаційних технологій на виявлення протидію економічних операцій, а саме тіньову економіку, корупцію кібершахрайства. У роботі проведено критичний сучасних наукових праць основі відкритих публікацій, аналітичних звітів міжнародних організацій визначення основних сфер використання штучного інтелекту блокчейну у сфері протидії операцій. На даних про 126 країн світу ідентифіковано 2 групи за рівнем операцій шляхом методу k-середніх кластерного аналізу. Кластери мають суттєві відмінності значення рівня тіньової економіки індексу сприйняття корупції. Середнє корупції першого кластеру становить 62,52 ум.од., тоді як другого цей показник значно нижчий і складає 33,61 ум.од. Для перевірки наявності функціонального зв’язку між розвитку незаконної діяльності розрізі 2-х кластерів використано кореляційний аналіз. Аналіз кореляційних зв’язків засвідчив, що розвиток більшою мірою сприяє зниженню в країнах із високим прозорості низькою корупцією. низьким спостерігається сильний позитивний зв’язок розвитком індексом корупції, свідчить ефективність боротьбі . Вплив рівень сильніший діяльності, менш виражений.

Процитировано

0