Phát Hiện Gian Lận Thẻ Tín Dụng Ứng dụng Machine Learning trong phát hiện giao dịch gian lận môn Công nghệ thông tin | Trường đại học kinh doanh và công nghệ Hà Nội
Gian lận thẻ tín dụng là một vấn đề lớn với các ngân hàng và công tytài chính. Việc phát hiện kịp thời các giao dịch gian lận giúp giảm tổn thất tài chính và bảo vệ người dùng. Đặc điểm của dữ liệu: Dữ liệu thường không cân đối (số lượng giao dịch gian lận thấp hơn nhiều so với các giao dịch hợp lệ). Thách thức: Tìm kiếm các phương pháp hiệu quả để phát hiện các giao dịch bất thường trong khối lượng lớn giao dịch. Tài liệu giúp bạn tham khảo, ôn tập và đạt kết quả cao. Mời đọc đón xem!
Môn: Công nghệ thông tin (HUBT)
Trường: Đại học Kinh Doanh và Công Nghệ Hà Nội
Thông tin:
Tác giả:
Tài liệu liên quan:
Preview text:
lOMoAR cPSD| 45469857
Phát Hiện Gian Lận Thẻ Tín Dụng
Ứng dụng Machine Learning trong phát hiện giao dịch gian lận Tình Huống
Gian lận thẻ tín dụng là một vấn đề lớn với các ngân hàng và công ty tài chính. Việc phát hiện kịp
thời các giao dịch gian lận giúp giảm tổn thất tài chính và bảo vệ người dùng. -
Đặc điểm của dữ liệu: Dữ liệu thường không cân đối (số lượng giao dịch gian lận thấp
hơn nhiều so với các giao dịch hợp lệ). -
Thách thức: Tìm kiếm các phương pháp hiệu quả để phát hiện các giao dịch bất thường
trong khối lượng lớn giao dịch.
Phương Pháp Áp Dụng
Phương pháp được lựa chọn:
1. Rừng Cách Ly (Isolation Forest) -
Mô tả: Rừng cách ly là một kỹ thuật học máy không giám sát, được thiết kế để phát hiện
các điểm bất thường trong dữ liệu. Phương pháp này dựa trên các cây quyết định được tạo để
"cách ly" các điểm dữ liệu bất thường. -
Ưu điểm: Phù hợp với dữ liệu lớn và dễ thực hiện, hiệu quả cao trong phát hiện các bất
thường mà không cần nhiều dữ liệu gán nhãn. -
Nguồn: Liu, F. T., Ting, K. M., & Zhou, Z.-H. (2008). Isolation forest. Proceedings of the
8th IEEE International Conference on Data Mining.
2. SVM Một Lớp (One-Class SVM)
- Mô tả: SVM Một Lớp là một phương pháp học không giám sát dùng để phân biệt các điểm bất
thường so với phần còn lại của dữ liệu. Phương pháp này vẽ một biên tối đa để cô lập các điểm bất thường.
- Ưu điểm: Khả năng phát hiện các điểm không thuộc phạm vi thông thường của dữ liệu.
- Nguồn: Schölkopf, B., Platt, J. C., Shawe-Taylor, J., Smola, A. J., & Williamson, R. C. (2001).
Estimating the support of a high-dimensional distribution. Neural Computation.
Rừng Cách Ly - Cách Hoạt Động
Cách thức hoạt động của Rừng Cách Ly:
Rừng cách ly tạo ra các cây quyết định để chia nhỏ dữ liệu thành nhiều phần. Các điểm bất
thường thường bị cách ly ở các mức chia đầu tiên của cây do đặc điểm khác biệt của chúng.
- Mô phỏng quy trình hoạt động: Hình ảnh minh họa quá trình tách điểm dữ liệu bất
thường thông qua các cây quyết định.
- Ứng dụng thực tiễn: Phân tích dữ liệu giao dịch thẻ tín dụng để xác định các giao dịch có khả năng gian lận.
SVM Một Lớp - Cách Hoạt Động
Cách thức hoạt động của SVM Một Lớp:
Mô hình này tạo ra một biên đa chiều để bao phủ phần lớn dữ liệu. Bất kỳ điểm dữ liệu nào nằm
ngoài biên này được xem là bất thường.
- Hình ảnh minh họa: Hình ảnh biểu diễn mô hình SVM với biên phân cách tối đa. - Ứng
dụng thực tiễn: Phát hiện giao dịch thẻ tín dụng gian lận dựa trên các đặc trưng hành vi bất thường.
Kết Quả Thực Tiễn
So sánh hiệu quả của các phương pháp: -
Rừng Cách Ly: Tốc độ xử lý nhanh, chính xác, nhưng có thể bỏ sót một số giao dịch gian lận phức tạp. -
SVM Một Lớp: Hiệu quả với các dữ liệu bất thường nhưng đòi hỏi tài nguyên tính toán
cao hơn, đặc biệt với dữ liệu lớn.
Kết luận: Sự kết hợp giữa các phương pháp, chẳng hạn sử dụng Rừng Cách Ly để lọc trước và
SVM Một Lớp để kiểm tra chi tiết, có thể tối ưu hóa khả năng phát hiện gian lận.
Kết Luận & Hướng Nghiên Cứu Tương Lai
- Kết luận: Các kỹ thuật Rừng Cách Ly và SVM Một Lớp là những phương pháp hiệu quả trong
phát hiện gian lận thẻ tín dụng.
- Hướng nghiên cứu tương lai: Khám phá thêm các phương pháp học sâu để phát hiện gian lận
dựa trên hành vi người dùng thời gian thực. Trích dẫn:
- Liu, F. T., Ting, K. M., & Zhou, Z.-H. (2008). Isolation forest. Proceedings of the 8th IEEE
International Conference on Data Mining.
- Schölkopf, B., Platt, J. C., Shawe-Taylor, J., Smola, A. J., & Williamson, R. C. (2001).
Estimating the support of a high-dimensional distribution. Neural Computation.