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AI-Driven Cybersecurity for High-Frequency Trading: Towards Explainable, Resilient, and Human-Supervised Multi-Agent Systems

How can a trustworthy multi-agent cybersecurity architecture improve cyber-threat detection and risk assessment in trading environments while preserving operational resilience, low-latency performance, regulatory compliance, explainability, and human over

(PresseBox) (Berlin, )
The CyberAId Project provides an opportunity to address this research question through the implementation and evaluation of a Cyber-Resilient AI-Powered Threat Detection and Risk Modelling for High-Frequency Trading pilot with JRC Capital Management, a financial institution operating in a real-world trading environment. Its objective is to protect high-frequency and algorithmic trading operations, maintain data integrity and regulatory compliance by minimizing the latency impact of cybersecurity controls. The pilot encompasses the protection of proprietary trading algorithms and applications, monitoring of interfaces and communication channels between trading and execution systems, anomaly detection across market-data feeds, execution-latency monitoring, automated failover mechanisms, AI-based risk
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