1. Стратегия национальной безопасности Российской Федерации: Указ Президента Российской Федерации от 02.07.2021 № 400. URL: http://www.kremlin.ru/acts/bank/47046.

2. Стратегия экономической безопасности Российской Федерации на период до 2030 года: Указ Президента Российской Федерации от 13.05.2017 № 208. URL: https://base.garant.ru/71672608/.

3. Матвеев В.В. Процесс трансформации системы глобального управления. Роль России в создании нового мирового порядка // Национальная безопасность и стратегическое планирование. – 2024. – № 3(47). – С. 25–54. – DOIhttps://doi.org/10.37468/2307-1400-2024-3-25-54.

4. ЦБ России: количество переводов, совершаемое в России каждую секунду. URL: https://1prime.ru/20230217/839836188.html.

5. Объем транзакций по картам в России стремится к рекордным значениям. URL: https://www.penza.kp.ru/online/news/5460668/.

6. Антонов А.Е., Матвеев В.В. Обеспечение экономической безопасности с использованием DLP-системы (искусственного интеллекта) // Теоретические и прикладные вопросы комплексной безопасности: Материалы V Международной научно-практической конференции, Санкт-Петербург, 23 марта 2022 года. – Санкт-Петербург, 2022. – С. 251–257.

7. Маслов Д.М., Матвеев В.В. Отток капитала из России в современный период: причины и последствия // Современные вызовы экономики и систем управления в России в условиях многополярного мира: Сборник статей V Международной научно-практической конференции, Санкт-Петербург, 24–25 апреля 2024 года. – Санкт-Петербург: Скифия-принт, 2025. – С. 130–142.

8. Отток замедлился: как население продолжает выводить деньги из России. URL: https://www.forbes.ru/investicii/508062-ottok-zamedlilsa-kak-naselenie-prodolzaet-vyvodit-den-gi-iz-rossii.

9. Гаджиахмедова Э.М., Ячменева Г.Е., Матвеев В.В. Обеспечение экономической безопасности России в условиях глобализации и фритредерства // Национальная безопасность и стратегическое планирование. – 2019. – № 4(28). – С. 56–69.

10. Зайцев А.К., Матвеев В.В. Экономические преступления с использованием цифровых технологий // Национальная безопасность и стратегическое планирование. – 2022. – № 1(37). – С. 63–81. – DOIhttps://doi.org/10.37468/2307-1400-2022-1-63-81.

11. Комплексный анализ состояния преступности в Российской Федерации по итогам 2024 года и ожидаемые тенденции ее развития : аналитический обзор / М. В. Гончарова, М. М. Бабаев, С. А. Невский, Р. В. Черкасов, Г. Ф. Коимшиди, Г. Э. Бицадзе, К. С. Насуев, Е. М. Тимошина, Н. А. Ведешкин. – Москва: ВНИИ МВД России, 2025. – 87 с.

12. Chen Z. et al. Machine learning techniques for anti-money laundering (AML) solutions in suspicious transaction detection: a review //Knowledge and Information Systems. – 2018. – V. 57. – №. 2. – P. 245-285. – DOI https://doi.org/10.1007/s10115-017-1144-z

13. Li F., Chen Z. Dynamic quantification anti-fraud machine learning model for real-time transaction fraud detection in banking // Discover Computing. – 2025. – V. 28. – №. 1. – P. 59. – DOI https://doi.org/10.1007/s10791-025-09549-7

14. О внесении изменений в отдельные законодательные акты Российской Федерации в части противодействия хищению денежных средств: Федеральный закон от 27.06.2018 № 167-ФЗ. URL: https://www.zakonrf.info/doc-35332077/

15. Zita K. L. N. et al. Anti-Fraud and Anti-Money Laundering: Proactive Detection Using Artificial Neural Networks with the Fraud Hexagon Approach to Strengthen the Stability of Indonesia’s Financial Ecosystem //Indonesian Economic Review. – 2026. – V. 6. – №. 1. – P. 260-269. – DOI https://doi.org/10.53787/iconev.v6i1.105

16. Calafos M. W., Dimitoglou G. Cyber laundering: Money laundering from fiat money to cryptocurrency // Principles and Practice of Blockchains. – Cham: Springer International Publishing, 2022. – P. 271-300. – DOI https://doi.org/10.1007/978-3-031-10507-4_12

17. Cheng D. et al. Anti-money laundering by group-aware deep graph learning // IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering. – 2023. – V. 35. – №. 12. – P. 12444-12457. – DOI https://doi.org/10.1109/TKDE.2023.3272396

18. Обзор систем противодействия банковскому мошенничеству (антифрод). URL: https://www.anti-malware.ru/analytics/Market_Analysis/anti-fraud-Bank-systems.

19. Das S. R. Text and context: Language analytics in finance //Foundations and Trends® in Finance. – 2014. – V. 8. – №. 3. – P. 145-261. – DOI https://doi.org/10.1561/0500000045

20. Divya D. et al. Bridging financial and operational gaps in supply chain finance: An information processing theory perspective //Journal of Risk and Financial Management. – 2025. – V. 18. – №. 9. – P. 479. – DOI https://doi.org/10.3390/jrfm18090479

21. Pocher N. et al. Detecting anomalous cryptocurrency transactions: An AML/CFT application of machine learning-based forensics // Electronic Markets. – 2023. – V. 33. – №. 1. – P. 37. – DOI https://doi.org/10.1007/s12525-023-00654-3

22. Cholevas C. et al. Anomaly detection in blockchain networks using unsupervised learning: A survey // Algorithms. – 2024. – V. 17. – №. 5. – P. 201. – DOI https://doi.org/10.3390/a17050201

23. Kunadi S. K. AI-Driven Data Enrichment and Golden Record Creation for Enterprise Customer Data Platforms // International Journal of Research and Applied Innovations. – 2026. – V. 9. – №. 1. – P. 13630-13640. – DOI https://doi.org/10.15662/IJRAI.2026.0901016

24. Khan N. S. et al. A Bayesian approach for suspicious financial activity reporting //International Journal of Computers and Applications. – 2013. – V. 35. – №. 4. – P. 181-187.

25. Zuo Z. et al. A Bayesian-Optimized XGBoost Approach for Money Laundering Risk Prediction in Financial Transactions //Information. – 2026. – V. 17. – №. 4. – P. 324. – DOI https://doi.org/10.3390/info17040324

26. Сорокин А. С. Построение скоринговых карт с использованием модели логистической регрессии // Вестник евразийской науки. – 2014. – №. 2 (21). – С. 82.

27. Vassallo D., Vella V., Ellul J. Application of gradient boosting algorithms for anti-money laundering in cryptocurrencies // SN Computer Science. – 2021. – V. 2. – №. 3. – P. 143. – DOI https://doi.org/10.1007/s42979-021-00558-z

28. Pratama S. F., Wahid A. M. Fraudulent transaction detection in online systems using random forest and gradient boosting //Journal of Cyber Law. – 2025. – V. 1. – №. 1. – P. 88-115. – DOI https://doi.org/10.63913/jcl.v1i1.16

29. Yu C. H. et al. Machine Learning-Enhanced Automation for Invoice Reconciliation: OCR-Based Solutions for Accuracy and Efficiency in Logistics Industry //Intelligent Systems Conference. – Cham: Springer Nature Switzerland, 2024. – P. 325-336. – DOI https://doi.org/10.1007/978-3-031-66336-9_23

30. Berndsen R., Heijmans R. Risk indicators for financial market infrastructure: from high frequency transaction data to a traffic light signal // De Nederlandsche Bank Working Paper. – No. 557. – URL: https://ssrn.com/abstract=2985412

31. Islam S. Machine Learning–Based AML/KYC Transaction Monitoring for Suspicious Activity Detection and Compliance Risk Reduction in Digital Banking // ASRC Procedia: Global Perspectives in Science and Scholarship. – 2025. – V. 1. – №. 01. – P. 1740-1775. – DOI https://doi.org/10.63125/r9c8q813

32. Матвеев А.В. Сравнительный анализ методов интерпретируемости моделей искусственного интеллекта в процессах принятия решений // Современные наукоемкие технологии. – 2026. – № 5. – С. 131-138. – DOIhttps://doi.org/10.17513/snt.40785.