Інноваційний підхід до підвищення рівня кібербезпеки транзакцій через протидію відмивання грошей

Автори:
С.В. Лєонов1, О.В. Кузьменко1, Г.М. Яровенко1, Т.В. Доценко2
1. Сумський державний університет (Україна)
2. Сумське обласне управління АТ «Ощадбанк» (Україна)
Сторінки:
308 - 326
Мова оригіналу:
Англійська
Цитувати як:
Lyeonov, S., Кuzmenko, О., Yarovenko, H. & Dotsenko, T. (2019). The Innovative Approach to Increasing Cybersecurity of Transactions Through Counteraction to Money Laundering. Marketing and Management of Innovations, 3, 308-326. http://doi.org/10.21272/mmi.2019.3-24


Анотація

Поточним завданням є забезпечення економічної безпеки будь-якої країни в контексті створення ефективних та надійних заходів системи банківської кібербезпеки для протидії відмиванню грошей. Перш за все, це стосується того, що процеси відмивання грошей та фінансування тероризму негативно впливають на економіку будь-якої країни та знижують рівень економічної безпеки. По-друге, високий рівень відмивання грошей у країні сприяє появі таких негативних процесів, як корупція, вимагання, виробництво наркотиків, контрабанда людей, бандитизм, тероризм, що призводить до посилення криміногенної ситуації в країні та загрожує життю населення країни. По-третє, існуючі заходи щодо кібербезпеки банків своєчасно не впливають на безпеку операцій з метою виявлення незаконно отриманих коштів. Тому саме для цього завдання необхідні зміни та модернізація. Метою статті є розробка іноваційного підходу до моделювання привабливості країни для відмивання доходів інших країн. Ця методика є одним із інструментів системи кібербезпеки банку для прийняття подальших рішень щодо ризику легалізації. Для вирішення цієї проблеми автори пропонують підхід, який базується на гравітаційному моделюванні. Вісім факторів: валовий внутрішній продукт на душу населення, вимоги до центральної влади, внутрішньо переміщені особи, пов'язані з конфліктом та насильством; автоматичний обмін інформацією; індекс сприйняття корупції; глобальний індекс тероризму; індекс процвітання; індекс щастя, – пропонується оцінити, використовуючи експертний підхід. Інтегральний показник обчислюється за допомогою метрики Мінковського та з урахуванням нормалізації факторів. Використовуючи модель гравітації, визначається ступінь привабливості країни для відмивання доходів з боку іншої країни. Для розрахунку було використано дані для 105 країн, та у даній роботі представлені результати для України, Польщі та Німеччини. Як висновок, розвинені країни з високим рівнем добробуту привабливі для країн, що розвиваються, для відмивання грошей; країни з низьким рівнем добробуту, низьким рівнем економічного розвитку та нестабільною політичною ситуацією привабливі для розвинених країн. Запропоновану методологію рекомендується впровадити в діяльність системи кібербезпеки банків. Це дозволить визначити транзакції тих країн, для яких ризик легалізації високий, та запровадити додатковий моніторинг з огляду на законність їх фінансових джерел. Крім того, модель доцільно використовувати у діяльності регулюючих органів країни, що сприятиме впровадженню стандартів кібербезпеки та підвищить етику фінансових відносин між країнами.

 


Ключові слова
кібербезпека, відмивання грошей, гравітаційне моделювання, привабливість країни, ризик, експертний підхід, нормалізація, метрика Мінковського


Посилання
  1. Andruseac, G. (2015) Economic Security – New Approaches In The Context Of Globalization. CES Working Papers. Centre for European Studies, Alexandru Ioan Cuza University, 7(2), 232-240.
  2. Kahler, M. (2006) Economic security in an era of globalization: definition and provision. The Pacific Review, 17, 4, 485-502.
  3. Bowman, D., & Van Kooy, J. (2016) Inclusive work and economic security: a framework. Fitzroy, Vic.: Working Paper, Brotherhood of St Laurence.
  4. Rotaru, M.P. (2009) Economic Security – Organic Dimension of National Security. Germany: University Library of Munich, MPRA Paper17936.
  5. Navarro, P. (2018) Why Economic Security Is National Security. RealClearPolitics. Retrieved from https://www.realclearpolitics.com/articles/2018/12/09/why_economic_security_is_national_security_138875.html.
  6. The official site «IFINSEC Financial Sector IT Security Conference and Exhibition». (2019) ifinsec.com. Retrieved from http://www.ifinsec.com/English.aspx.
  7. The official site «EBF Cybersecurity Conference: Managing Risk. Deploying Awareness». (2019) ebf.eu. Retrieved from https://www.ebf.eu/events/cybersecurityconference/.
  8. The official site of the 10th International Conference on Applied Human Factors and Ergonomics. (2019) ahfe2019.org. Retrieved from http://www.ahfe2019.org/board.html#cyber.
  9. The call for participation in the 21st International Conference on Human-Computer Interaction. (2019) 2019.hci.international. Retrieved from http://2019.hci.international/cfp/HCII2019_CFP.pdf.
  10. Hathaway, M.E. (2008) Cyber Security: An Economic and National Security Crisis. Intelligencer, 16, 2, 31-36.
  11. Fernandez, R., Shalaby, S., & Fetais, N. (2018) Cyber security in Banking: Challenges, Solutions and Trends. kantakji.com. Retrieved from https://www.kantakji.com/media/224665/-cyber-security-in-banking-challenges-solutions-and-trends.pdf.
  12. Leung, R. (2018) Cybersecurity regulation in the banking sector: global emerging themes. researchgate.net. Retrieved from https://www.researchgate.net/publication/328419728_Cybersecurity_regulation_in_the_banking_sector_global_emerging_themes.
  13. Fiorentino, N., Dwyer, K., Hamilton, A., Barney, K., Dwoskin, M., Buggs, E. et al. (2018) The impact of cybersecurity incidents on financial institutions. idtheftcenter.org. Retrieved from https://www.idtheftcenter.org/wp-content/uploads/2019/02/  ITRC_Generali_The-Impact-of-Cybersecurity-Incidents-on-Financial-Institutions-2018.pdf.
  14. Haigner, S.D., Schneider, F., & Wakolbinger, F. (2012) Combating money laundering and the financing of terrorism: A survey. Berlin: Economics of Security, Economics of Security Working Paper 65.
  15. Schneider, F. (2017) The Dark Side: Crime Has Gone Global. bertelsmann-stiftung.de. Retrieved from https://www.bertelsmann-stiftung.de/fileadmin/files/Faktencheck/Leaders__Dialogues/Salzburger_Trilog_2017/8_The_Dark_Side. pdf.
  16. Mankiw, N.G. (2018) Principles of Economics. US: Cengage Learning.
  17. Mishkin, F.S. (2016) The Economics of Money, Banking and Financial Markets. Pearson Education.
  18. Buriak, A., Lyeonov, S., & Vasylieva, T. (2015) Systemically Important Domestic Banks: An Indicator-Based Measurement Approach For The Ukrainian Banking System. Prague economic papers, 24, 6, 715-728. https://doi.org/10.18267/j.pep.53.
  19. Vasylieva, T., Lyeonov, S., Lyulyov, O., & Kyrychenko, K. (2018) Macroeconomic stability and its impact on the economic growth of the country. Montenegrin Journal of Economics, 1, 159-170. https://doi.org/10.14254/1800-5845/2018.14-1.12.
  20. Lyeonov, S.V., Vasylieva, T.A., & Lyulyov, O.V. (2018) Macroeconomic stability evaluation in countries of lower-middle income economies. Naukovyi Visnyk Natsionalnoho Hirnychoho Universytetu, 1,138-146.
  21. Vasilyeva, T.A., Leonov, S.V., & Lunyakov, O.V. (2013) Analysis of internal and external imbalances in the financial sector of Ukraine's economy. Actual Problems of Economics, 12, 176-184.
  22. Popa, C. (2012) Money laundering using the internet and electronic payments. Metalurgia International, 17, 8, 219-220.
  23. Souto, M.A. (2013) Money Laundering New Technologies, FATF and Spanish Penal Reform. Journal of Money Laundering Control, 16(3), 266-268.
  24. Stokes, R. (2013) Anti-Money Laundering Regulations and Emerging Payment Technologies. Banking & Financial Service Policy Report, 32, 5, 2-6.
  25. Vlcek, W. (2011) Global Anti-Money Laundering Standards and Development Economies: The Regulation of Mobile Money. Development Policy Review, 29, 4, 415-431. https://doi.org/10.1111/j.1467-7679.2011.00540.x
  26. Anderson, R., Barton, C., Böhme, R., Clayton, R., Van Eeten, M.J.G., Levi, M., et al. (2013) Measuring the Cost of Cybercrime. The Economics of Information Security and Privacy, Springer Verlag Berlin Heidelberg, 265–300.
  27. Independent report «2011 report by industry and government on the cost of cybercrime». (2011) gov.uk. Retrieved from https://www.gov.uk/government/publications/the-cost-of-cyber-crime-joint-government-and-industry-report.
  28. Levi, M. (2017) Assessing the Trends, Scale and Nature of Economic Cyber Crime. Crime, Law and Social Change, 67, 3-20. https://doi.org/10.1007/s10611-016-9645-3.
  29. D’Souza, J. (2012) Terrorist Financing, Money Laundering and Tax Evasion: Examining the Performance of Financial Intelligence Units. US: Boca Raton, Taylor & Francis.
  30. Levi, M., Halliday, T., & Reuter, P. (2014) Global Surveillance of Dirty Money: Assessing Assessments of Regimes to Control Money Laundering and Compete the Financing of Terrorism. Center on Law and Globalization. orca.cf.ac.uk. Retrieved from http://orca.cf.ac.uk/88168/1/Report_Global%20Surveillance%20of%20Dirty%20Money%201.30.2014.pdf
  31. Immordino, G., & Russo, F.F. (2016) Cashless payments and tax evasion. Center for Studies in Economic and Finance (CSEF) working paper, 445.
  32. Matheson, T. (2011) Taxing financial transactions: Issues and evidence. IMF Working Paper, 54.
  33. Nart, J. (2018) Report on a European Parliament recommendation to the Council, the Commission and the Vice-President of the Commission / High Representative of the Union for Foreign Affairs and Security Policy on cutting the sources of income for jihadists – targeting the financing of terrorism. europarl.europa.eu. Retrieved from http://www.europarl.europa.eu/sides/ getDoc.do?pubRef=-//EP//NONSGML+REPORT+A8-2018-0035+0+DOC+PDF+V0//EN.
  34. Schneider, F., & Caruso, R. (2011). The (Hidden) Financial Flows of Terrorist and Transnational Crime Organizations: A Literature Review and Some Preliminary Empirical Results. Berlin: Economics of Security Working Paper 52.
  35. Blauvelt, A. (2015) European Integration and Anti-Money Laundering Cooperation. Claremont-UC Undergraduate Research Conference on the European Union 2015, 2014, Article 6. https://doi.org/10.5642/urceu.201401.06
  36. UNODC-31 (2011) Estimating illicit financial flows resulting from drug trafficking and other transnational organized crimes. unodc.org. Retrieved from https://www.unodc.org/documents/data-and-analysis/Studies/Illicit-financial-flows_31Aug11.pdf.
  37. Vashchekina, I.V. (2018) Development of international cooperation in the field of combating the legalization of criminal proceeds and the financing of terrorism against the backdrop of external negative. researchgate.net. Retrieved from https://www.researchgate.net/publication/326233851_DEVELOPMENT_OF_INTERNATIONAL_COOPERATION_IN _THE_FIELD_OF_COMBATING_THE_LEGALIZATION_OF_ CRIMINAL_PROCEEDS_AND_THE_FINANCING_OF_TERRORISM_AGAINST_THE_BACKDROP_ OF_EXTERNAL_NEGATIVE.
  38. Appel, H.E. (2015) Foreign Policy in Pakistan: Bringing Pakistan Into Line with American Counterterrorism Interests. scholarship.claremont.edu. Retrieved from https://scholarship.claremont.edu/cgi/viewcontent.cgi?referer=&httpsredir=1&article= 2210&context=cmc_theses .
  39. Bunker, R.J., & Sullivan, J.L. (2014) Crime Wars and Narco Terrorism in the Americas: A Small Wars Journal – El Centro Anthology. El Centro Anthology. Bloomington, IN: iUniverse.com.
  40. Unita di Informazione Finanziaria (2016) Presentation of the Annual Report of Italy’s Financial Intelligence Unit. The Director’s Report, Rome, Italy.
  41. European Banking Federation (2016) The europian bankingfederation’s response to the European banking authority discussion paper on innovative uses of consumer data by financial institutions.
  42. Groupe d'action financière (2007) Third mutual evalution on anti-money laundering and combating the financing of terrorism Greece. Financial Action Task Force; Groupe d'action financière, Greece.
  43. Tunisian Financial Analysis Committee; Governor of the Central Bank of Tunisia (2017) Tunisia National Risk Assessment of Money Laundering and Terrorist Financing.
  44. Mazloumfard, H., & Glans, V. (2017) The Influence of Tax Burden on the Profit of Banks in Conditions of Monopolistic Competition: Economic-Mathematical Modeling. Financial Markets, Institutions and Risks, 1, 4, 28-36.
  45. Krykliy, O., & Luchko, I. (2018) Model of Stress-testing of Banks’ Liquidity Risk in Ukraine. Financial Markets, Institutions and Risks, 2, 2, 123-132.
  46. Subeh, M.A., & Yarovenko, H. (2017) Data Mining of Operations with Card Accounts of Bank Clients. Financial Markets, Institutions and Risks, 1, 4, 87-95.
  47. Dean, J., Syniavska, O., & Minenko, S. (2017) Using economic-mathematical modeling in the study of the economic component of terrorism. SocioEconomic Challenges, 1, 2, 103-109.
  48. Kirichenko, L., Radivilova, T., & Carlsson, A. (2017) Detecting cyber threats through social network analysis: short survey. SocioEconomic Challenges, 1, 1, 20-34.
  49. Vorontsova, A., Lyeonov, S., Vasylieva, T., & Artyukhov, A. (2018) Innovations in the financing of lifelong learning system: expenditure optimization model. Marketing and Management of Innovations, 2, 218-231. https://doi.org/10.21272/mmi.2018.2-18.
  50. Anderson, J.E. (2011) The Gravity Model. Annual Review of Economics, 3(1), 133-160.
  51. Asgharzadeh, M.F., Hashemi, H., & Frese R.B. (2018) Comprehensive gravitational modeling of the vertical cylindrical prism by Gauss–Legendre quadrature integration. Geophysical Journal International, 1, 212, 591–611. https://doi.org/10.1093/gji/ggx413.
  52. Wee, C.H., & Pearce, M.R. (2015) Retail Gravitational Models: A Review with Implications for Further Research, In: Lindquist J.D. (eds) Proceedings of the 1984 Academy of Marketing Science (AMS) Annual Conference, Developments in Marketing Science: Proceedings of the Academy of Marketing Science, Springer, Cham, USA.
  53. Kuzmenko, O.V. (2013a) Doslidzhennia problem i vyznachennia rivnia vidkrytosti rynku perestrakhuvannia na osnovi hravitatsiinoho modeliuvannia [Research of problems and determination of the level of openness of the market reinsurance on the basis of gravity modeling]. Visnyk Ukrainskoi akademii bankivskoi spravy, 1, 125-134.
  54. Kuzmenko, O.V. (2013b) Doslidzhennia problem i vyznachennia rivnia vidkrytosti rynku perestrakhuvannia na osnovi hravitatsiinoho modeliuvannia [Research of problems and determination of the level of openness of the market reinsurance on the basis of gravity modeling]. Ekonomika i prohnozuvannia, 3, 134-144.
  55. Ferwerda, J., Kattenberg, M., Chang, H.-H., Unger, B., Groot, L., & Bikker, A.J. (2011) Gravity Models of Trade-based Money Laundering. DNB Working Paper, 318, 1-28.
  56. Walker, J., & Unger B. (2009) Measuring Global Money Laundering: «The Walker Gravity Model». Review of Law & Economics, 5(2), 821-853.
  57. Unger, B. (2009) The Gravity Model for Measuring Money Laundering and Tax Evasion. Workshop on Macroeconomic and Policy Implication of Underground Economy and Tax Evasion, Bocconi University, Milan, Italy.
  58. Brisard, J.-C., & Martinez, D. (2016) ISIS Financing in 2015. Center for the Analysis of Terrorism.
  59. World Bank Open Data (2017). data.worldbank.org. Retrieved from https://data.worldbank.org.
  60. Organisation for Economic Co-operation and Development (2017). data.oecd.org. Retrieved from https://data.oecd.org/?_ga=2.69359696.157983792.1546455347-1152323357.1544691649.
  61. Transparency International (2017). transparency.org. Retrieved from https://www.transparency.org/news/feature/corruption _perceptions_index_2017?gclid=EAIaIQobChMIusejy-PP3wIVVIuyCh0NdwBEEAAYASAAEgIyc_D_BwE.
  62. Institute for economics & peace (2017). visionofhumanity.org. Retrieved from http://visionofhumanity.org/app/uploads/2017/11/ Global-Terrorism-Index-2017.pdf.
  63. The Legatum Institute (2017). lif.blob.core.windows.net. Retrieved from https://lif.blob.core.windows.net/lif/docs/default-source/default-library/pdf55f152ff15736886a8b2ff00001f4427.pdf?sfvrsn=0.
  64. Happy Planet Index (2017). happyplanetindex.org. Retrieved from http://happyplanetindex.org.
  65. Vitlinskyi, V.V., & Velykoivanenko, H.I. (2004) Ryzykolohiia v ekonomitsi ta pidpryiemnytstvi [Riskology in economy and entrepreneurship]. Kyiv: KNEU [in Ukrainian].
  66. Kuzmenko, O.V. (2014) Ekonomiko-matematychne zabezpechennia funktsionuvannia perestrakhovoho rynku [Economic and mathematical support of the reinsurance market]. Sumy: Universytetska knyha [in Ukrainian].
  67. Berzin, P., Shyshkina, O., Kuzmenko, O., & Yarovenko H. (2018) Innovations in the risk management of the business activity of economic agents. Marketing and Management of Innovations, 4, 221-233. https://doi.org/10.21272/mmi.2018.4-20.