向防御者解释：基于SHAP的防御机制，用于抵御P2P信用风险中的对抗性攻击

《Expert Systems with Applications》：Explaining to Defend: SHAP-Based Defense Mechanism Against Adversarial Attacks in P2P Credit Risk

　　P2P借贷平台的信用风险评估模型易受对抗攻击影响，本研究提出结合对抗训练与SHAP值驱动的动态模型切换机制。通过Bondora欧洲平台数据验证，该机制在保持清洁数据下0.6992 ROC AUC的同时，使攻击下的AUC损失减少97.6%，并实现模型可解释性提升。

　　在当今金融领域，随着人工智能（AI）技术的迅速发展，特别是机器学习（ML）的广泛应用，P2P（点对点）借贷平台正面临前所未有的挑战和机遇。这些平台通过连接借款人和投资者，提供了一种替代传统金融机构的创新融资方式。然而，这种基于数据驱动的决策过程也带来了新的风险，尤其是在模型可能被恶意攻击的背景下。本文探讨了神经网络在P2P借贷中的信用风险评估模型如何受到对抗性攻击的影响，并提出了一个结合对抗性训练和SHAP（SHapley Additive exPlanations）驱动的模型切换机制，以提高模型的可靠性与安全性。

P2P借贷平台与传统金融机构的核心区别在于其去中介化和高度数字化的特性。这种特性虽然提高了效率，但也导致了信息不对称问题的加剧，使得信用风险评估更加复杂。在此背景下，模型的鲁棒性成为关键议题。研究指出，对抗性攻击通过微小但精心设计的输入扰动，可能误导机器学习模型，从而导致错误的信用评分和贷款审批决策。这不仅对投资者和平台构成风险，还可能对借款人造成不公平的后果。

为了应对这一挑战，研究团队开发了一种新的防御框架，该框架结合了对抗性训练和SHAP驱动的模型切换机制。对抗性训练通过在训练过程中引入对抗性样本，增强模型对攻击的抵御能力。然而，这种增强通常伴随着对原始数据预测性能的轻微下降。而SHAP驱动的模型切换机制则提供了一种动态解决方案，通过分析输入特征的重要性变化，识别出可能受到扰动的数据，并将其引导至更为稳健的模型进行重新评估。这种机制不仅提升了模型的鲁棒性，还保持了对原始数据的高预测性能。

实验结果显示，该混合防御策略在保持模型鲁棒性的同时，显著提升了在原始数据上的ROC AUC（受试者工作特征曲线下面积）指标。这一提升表明，SHAP驱动的模型切换机制在提升模型安全性和可解释性方面具有显著优势。此外，研究团队还使用了欧洲P2P借贷平台Bondora的数据集，为当前大多数研究主要聚焦于美国数据集的局限性提供了新的视角。

在模型选择方面，研究团队采用了一种两层的神经网络结构，并通过ReLU激活函数和Dropout层来防止过拟合。虽然这种结构在对抗性训练中表现良好，但其在预测原始数据时的性能略有下降。为了弥补这一损失，研究团队引入了SHAP驱动的模型切换机制，使模型能够在保持预测准确的同时，有效识别并处理可能受到攻击的输入。这一机制在处理攻击数据时表现出良好的性能，同时在处理原始数据时几乎未造成显著影响。

在计算效率方面，SHAP驱动的模型切换机制虽然提升了模型的预测能力，但其计算成本相对较高。因此，对于需要实时处理的贷款评估系统而言，这种机制可能面临一定的挑战。然而，在批量处理或预审批阶段，这种计算成本可能可以被接受，因为此时决策的透明度和公平性至关重要。

此外，研究还探讨了该防御机制在伦理层面的意义。模型的可解释性不仅有助于提升透明度，还为监管机构提供了评估模型公平性的工具。然而，模型切换机制的设计和应用也需要注意潜在的伦理风险，例如，若未恰当设定阈值，可能导致某些群体被错误地标记为异常，从而被排除在贷款之外。因此，研究建议在实际应用中对模型进行持续监控，并确保其决策过程的公平性和透明度。

本研究的局限性主要体现在三个方面：首先，模型切换机制的计算成本较高，可能不适合实时贷款评估；其次，实验仅限于白盒攻击场景，未能涵盖黑盒攻击或迁移攻击的实际情况；最后，研究结果基于单一数据集，可能无法完全推广到其他平台或地区。因此，未来的研究应探索更多样化的防御策略，如随机平滑、认证防御或集成方法，以进一步提升模型的鲁棒性。同时，实验设计应扩展至包括黑盒和迁移攻击，以更好地评估模型在实际环境中的安全性。此外，验证模型在不同数据集和经济背景下的适用性，也是提升研究价值的重要方向。

综上所述，本研究为P2P借贷平台的信用风险评估模型提供了切实可行的防御策略。通过结合对抗性训练和SHAP驱动的模型切换机制，研究不仅提升了模型的鲁棒性，还确保了其在原始数据上的预测性能。这种混合策略为构建安全、可解释的AI驱动信用评分系统提供了新的思路，同时也强调了在金融应用中，平衡模型性能与安全性的重要性。未来的研究可以在此基础上进一步优化模型结构和防御机制，以适应更广泛的金融场景和更复杂的对抗性攻击。