Кузнєцова, Наталія ВолодимирівнаПишнюк, Артем Олегович2025-02-202025-02-202024Пишнюк, А. О. Виявлення шахрайської платіжної діяльності на основі методів ШІ : магістерська дис. : 122 Комп'ютерні науки / Пишнюк Артем Олегович. - Київ, 2024. - 109 с.https://ela.kpi.ua/handle/123456789/72667Магістерська 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.109 с.ukштучний інтелектмашинне навчаннябінарна класифікаціянейронні мережілогістична регресіядерева рішеньxgboostsvmartificial intelligencemachine learningbinary classificationneural networkslogistic regressiondecision treesMaster Thesis[004.89:004.056:336.717](043.3)