网络金融传染：AI 供应商被攻破如何在银行系统传播
原文标题：Cyber-Financial Contagion: Modeling the Propagation of an AI Vendor Compromise Through the Banking System
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论文研究银行系统依赖少数共享 AI 供应商时，单一供应商被攻破如何沿运营、信息与金融链路传播并引发类似银行危机的损失。作者构建四层异质网络并提出 CFC-Prop 随机传染与清算模型，在含 60 家供应商、220 家银行的合成数据上复现重尾损失分布与补丁延迟敏感性。同时训练的 CFC-GNN 早期预警模型达到 AUROC 0.82、AUPRC 0.60，作者认为 AI 供应商网络集中度已成为金融稳定的一阶问题。
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论文称AI供应商集中已成金融稳定一阶问题，预警模型AUROC 0.82
- •构建四层异质网络耦合AI供应商、银行、同业敞口与客户账户，提出CFC-Prop随机传染与清算模型
- •合成数据含60家供应商、220家银行、约2500条服务边、1400条同业敞口，复现重尾损失分布
- •损失对补丁延迟高度敏感，即修复速度直接决定传染规模
- •CFC-GNN早期预警达AUROC 0.82、AUPRC 0.60，可在冲击前标记高传染风险供应商
- •代码、合成数据与复现脚本全部公开
为什么重要：把AI供应商集中度从技术采购问题抬升为监管议题，为金融监管部门提供了可量化的传染评估与预警工具。
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