Виявлення фінансових шахрайств засобами машинного навчання

Автор(и)

  • Андрій Олексійович Фесенко КНУ імені Тараса Шевченка
  • Ганна Костянтинівна Папірна КНУ імені Тараса Шевченка
  • Мадіна Бауиржанівна Бауиржан Казахський національний дослідницький технічний університет ім. К.І. Сатпаєва

DOI:

https://doi.org/10.18372/2410-7840.21.13769

Ключові слова:

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

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.

Біографії авторів

Андрій Олексійович Фесенко, КНУ імені Тараса Шевченка

кандидат технічних наук, асистент кафедри кібербезпеки та захисту інформації факультету інформаційних технологій КНУ імені Тараса Шевченка

Ганна Костянтинівна Папірна, КНУ імені Тараса Шевченка

студентка кафедри кібербезпеки та захисту інформації факультету інформаційних технологій КНУ імені Тараса Шевченка

Мадіна Бауиржанівна Бауиржан, Казахський національний дослідницький технічний університет ім. К.І. Сатпаєва

докторант PhD, Казахський національний дослідницький технічний університет ім. К.І. Сатпаєва, Алмати, Республіка Казахстан

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.

##submission.downloads##

Опубліковано

2019-06-27

Як цитувати

Фесенко, А. О., Папірна, Г. К., & Бауиржан, М. Б. (2019). Виявлення фінансових шахрайств засобами машинного навчання. Захист інформації, 21(2), 104–111. https://doi.org/10.18372/2410-7840.21.13769

Номер

Том 21 № 2 (2019)

Розділ

Статті

Ліцензія

Науковий журнал дотримується принципів відкритого доступу (Open Access) та забезпечує вільний, негайний і постійний доступ до всіх опублікованих матеріалів без фінансових, технічних або юридичних обмежень для читачів.

Усі статті публікуються у відкритому доступі відповідно до ліцензії Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0).

Авторські права

Автори, які публікують свої роботи в журналі:

  • зберігають за собою авторські права на свої публікації;

  • надають журналу право на перше опублікування статті;

  • погоджуються на поширення матеріалів за ліцензією CC BY 4.0;

  • мають право повторно використовувати, архівувати та поширювати свої роботи (у тому числі в інституційних та тематичних репозитаріях) за умови посилання на первинну публікацію в журналі.