Виявлення фінансових шахрайств засобами машинного навчання

Андрій Олексійович Фесенко, Ганна Костянтинівна Папірна, Мадіна Бауиржанівна Бауиржан

Анотація


Система виявлення фінансових шахрайств засобами машинного навчання – сучасний інструмент забезпечення інформаційної безпеки у фінансових установах і комерційних організаціях. У даній роботі формалізовано задачу виявлення фінансових шахрайств з платіжними картками у термінах машинного навчання. Обґрунтовано вибір математичного апарату для функціонування моделі виявлення фінансових шахрайств з платіжними картками. Також було адаптовано математичні алгоритми до розв’язання задачі класифікації транзакцій і наведено покроковий алгоритм реалізації даної задачі машинного навчання. Розроблено та обґрунтовано технічну реалізацію системи виявлення фінансових шахрайств з платіжними картками на базі хмарних служб Microsoft Azure. Проведено оцінку ефективності роботи запропонованої системи виявлення шахрайських транзакцій, де критерієм ефективності було обрано загальноприйняті показники у теорії машинного навчання чутливість та специфічність.


Ключові слова


системи виявлення фінансових шахрайств; машинне навчання; хмарні сервіси; системи підтримки прийняття рішень; безпека операцій

Посилання


Національний банк України. Огляд ринку платі-жних карток та платіжної інфраструктури Украї-ни за 2018 рік. [Електронний ресурс]. Режим до-ступу: https://bank.gov.ua/doccatalog/document?id=88661687.

Департамент кіберполіції. Підсумки 2018 року в цифрах. [Електронний ресурс]. Режим доступу до ресурсу: https://cyberpolice.gov.ua/results/2018/.

П. Равенков, А. Пухов, Л. Лямин, Мошенничество в платежной сфере. Бизнес-энциклопедия. М.: Интеллек-туальная Литература, 2015, 345 с.

К. Воронцов, Математические методы обучения по прецедентам (теория обучения машин). [Електронний ресурс]. Режим доступу до ресурсу: http://www. machinelearning.ru/wiki/images/6/6d/Voron-ML-1.pdf.

B. Baesens, V. Van Vlasselaer, W. Verbeke, Fraud analytics using descriptive, predictive, and social network tech-niques : a guide to data science for fraud detection. Canada: Wiley & SAS business series, 2015, 400 p.

A. Tselykh, D. Petukhov, "Web service for detect-ing credit card fraud in near real-time", SIN '15 Pro-ceedings of the 8th International Conference on Security of In-formation and Networks, pp. 114-117, 2015.

A. Shrivastava, T. Deshpande, Hadoop-Blueprints [Електронний ресурс]. Режим доступу: https:// github.com/PacktPublishing/Hadoop-Blueprints/ tree/master/Chapter%2003.


Повний текст: PDF

Посилання

  • Поки немає зовнішніх посилань.


ISSN 2410-7840 (Online), ISSN 2221-5212 (Print)

Ліцензія Creative Commons
Цей твір ліцензовано за ліцензією Creative Commons Із зазначенням авторства - Некомерційна - Без похідних творів 3.0 Неадаптована

РИНЦ SSM WorldCat BASE Національна бібліотека ім. Вернадського Науково-технічна бібліотека НАУ Ulrich's Periodicals Directory

Ulrich's Periodicals Directory