為了在不影響模型正常預測能力的情況下進一步提高金融交易模型的抗攻擊性，可以採取以下幾種策略：
對抗性訓練：通過在訓練過程中引入對抗性樣本，使模型學會抵抗這些攻擊。這種方法可以增強模型的魯棒性，並提高其對未來攻擊的抵抗力。
特徵過濾：設計一個過濾器來識別和排除可疑的交易特徵，這樣可以減少模型受到攻擊的風險。例如，使用梯度提升模型來過濾掉那些可能被攻擊者修改的交易。
集成學習：通過集成多個模型的預測結果來提高整體的穩定性和抗攻擊性。這樣，即使某一個模型受到攻擊，整體預測仍然可以保持較高的準確性。
模型隱藏：在黑箱環境中，隱藏模型的具體結構和參數，這樣可以減少攻擊者對模型的了解，從而降低攻擊的成功率。
這些策略的結合可以有效提高金融交易模型的抗攻擊性，同時保持其在正常情況下的預測能力。