Виявлення шахрайської платіжної діяльності на основі методів ШІ
Вантажиться...
Дата
2024
Автори
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Магістерська дисертація: 109 с., 27 рис., 24 табл., додаток, 15 посилань.
Об’єкт дослідження: методи і моделі штучного інтелекту.
Предмет дослідження: методи і моделі класифікації для прогнозування шахрайських платіжних транзакцій.
Мета дослідження: розробка ефективної моделі штучного інтелекту для автоматичного прогнозування ймовірності шахрайства у платіжних транзакціях в мережі інтернет.
Використані моделі: у програмній реалізації було використано нейронні мережі, SVM, логістичну регресію, дерева рішень, випадковий ліс, XGBoost.
Актуальність роботи зумовлена різким зростанням кількості платіжного шахрайства в мережі інтернет в останні роки. Це в свою чергу стає все більшою загрозою для світової економіки та фінансової безпеки, а приватні та державні установи несуть все більші збитки. Шахраї постійно вдосконалюють способи обману та шукають нові задля незаконного збагачення за рахунок платіжних онлайн-систем.
Отриманні результати: побудована якісна модель виявлення шахрайських платіжних онлайн-транзакцій, що може прогнозувати ймовірність конкретної транзакції бути шахрайською.
У межах подальшого дослідження пропонується перш за все підвищувати якість розмітки даних, шукати нові ознаки, збільшувати інформативність вже наявних, застосувати нові методи і підходи, такі як, наприклад, метод виявлення аномалій.
Опис
Ключові слова
штучний інтелект, машинне навчання, бінарна класифікація, нейронні мережі, логістична регресія, дерева рішень, xgboost, svm, artificial intelligence, machine learning, binary classification, neural networks, logistic regression, decision trees
Бібліографічний опис
Пишнюк, А. О. Виявлення шахрайської платіжної діяльності на основі методів ШІ : магістерська дис. : 122 Комп'ютерні науки / Пишнюк Артем Олегович. - Київ, 2024. - 109 с.