Застосування засобів машинного навчання для детекції аномалій в транзакціях банків
Ескіз недоступний
Дата
2020
Автори
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
У магістерській дисертації досліджується аналіз можливостей для детекції аномалій в транзакціях банків за допомогою засобів машинного навчання. Дана тема є актуальною, так як наразі не існує методу чи алгоритму який давав би результат з високою точністю. А так як об'єм даних для аналізу може перевищувати тисячі записів за хвилину, то оператор самостійно не має можливості аналізувати операції, тому постає питання про їх автоматизовану обробку.
Основною метою дипломної роботи є розробка способу пошуку аномалій в фінансових транзакціях за допомогою сучасних інструментів обробки даних у реальному часі.
Об’єктом дослідження є аномалії, що виникають в потоках фінансових транзакцій та можуть сигналізувати про порушення безпеки або цілісності автоматизованих фінансових систем.
Були розглянуті основні задачі машинного навчання, розглянуті існуючі алгоритми та методи для вирішення задач детекції аномалій в транзакціях банків за допомогою методів машинного навчання, розроблено та реалізовано алгоритм для вирішення даної задачі. Доопрацюваний продукт, може викристовуватися оператором як основний інструмент пошуку аномалій.
Отже, науковою новизною є саме запропонований підхід до вирішення задачі детекції аномалій в транзакціях банків.
Загальний обсяг роботи: 73 сторінки, 18 рисунків, 26 таблиць та 45 бібліографічних найменувань.
Опис
Ключові слова
машинне навчання, транзакції, пошук аномалій, часові ряди, machine learning, transactions, anomaly search, time series
Бібліографічний опис
Бевз, Д. О. Застосування засобів машинного навчання для детекції аномалій в транзакціях банків : магістерська дис. : 122 Комп’ютерні науки / Бевз Дмитро Олександрович. – Київ, 2020. – 72 с.