基于强化学习的金融交易系统研究与发展

近年来,强化学习在电子游戏、棋类、决策控制等领域取得了巨大进展,也带动着金融交易系统的迅速发展.金融交易问题已经成为强化学习领域的研究热点,特别是股票、外汇和期货等方面具有广泛的应用需求和学术研究意义.以金融领域常用的强化学习模型的发展为脉络,对交易系统、自适应算法、交易策略等方面的诸多研究成果进行了综述.最后讨论了强化学习在金融领域应用中存在的困难和挑战,并对今后强化学习交易系统发展趋势进行展望.

金融交易密码多模态化方法

针对金融交易系统目前单一密码键盘模态客户身份认证存在的安全性、可靠性问题,提出了密码多模态化方法。多模态感知器获取密码码字信息,格式归一化传送所获原始模态信息,按属性前置处理、分类当前模态码字信息,公共单元融合多模态密码。对于确认的M位密码,每位分别采用N种模态输入,密码窃取率为1/(10MCNM×M)。以密码键盘与黑箱子指书为缺省模态的多模态密码输入系统的实用效果表明,所提方法实现了多模态密码码字无序交融输入,M=6时系统的密码窃取率为1/(106C26×6),而密码破解技术门类数及难度则随着模态数量增加而增加。密码输入的安全性及可靠性等多方面性能较现有单模态身份认证工作状态得到大幅提升。

区块链技术在金融交易财务对账系统中的创新与应用

区块链技术具有两大核心特点——去中心化、数据难以篡改,被广泛应用于金融、财务、物联网等领域。目前,在传统的金融交易财务对账系统中,普遍存在数据安全性低、信息同步存在时间差、人力耗费大等问题,而区块链技术的引入与应用能够有效地解决以上问题,提高金融交易财务对账系统的安全性、时效性以及准确性。

基于聚类算法的金融交易离群点识别

随着国家经济的逐渐发展,金融交易活动日渐频繁,交易产生的数据复杂而数量庞大,使得检测洗钱交易的进行变得困难,寻找能以较高准确度在海量数据中检测可疑金融交易算法成为关键。而洗钱金融交易行为相较于正常金融交易而言,发生的概率小且随机性强,处于与正常交易孤立的"离群"状态。针对这一特点,本文将在国内外现在有的关于金融可疑交易数据检测的研究基础上,提出建立在完整金融交易监控系统上的以聚类算法为基础的金融交易离群点检测算法,实现可疑金融行为的识别。

基于SRAM的微控制器提供更高安全性的应用

无论是自动应答机、护照/身份验证设备,或者是便利店内的销售点终端,都有一些重要信息,例如口令、个人身份识别号(PIN)、密钥和专有加密算法等,需要特别保护以防失窃。金融服务领域采用了各种精细的策略和程序来保护硬件和软件。因此,对于金融交易系统的设计者来讲,在他设计一个每年要处理数十亿美元业务的设备时,必将面临严峻挑战。本文主要通过对比,对基于SRAM微控制器DS5250所持特性在提供更高安全性方面的应用与功能作一分析论述。