Мошенничество стало серьезной проблемой в эпоху цифровых технологий, создавая угрозу для отдельных лиц, предприятий и финансовых учреждений. С развитием технологий и онлайн-транзакций появились различные виды мошенничества, от мошенничества с кредитными картами до кражи личных данных. Для борьбы с этими развивающимися мошенническими действиями были разработаны передовые алгоритмы машинного обучения для обнаружения подозрительного поведения и защиты от финансовых потерь. В этой статье мы рассмотрим распространенные виды мошенничества, ключевые характеристики, которые их отличают, и то, как разработка функций и машинное обучение играют решающую роль в их обнаружении.

Виды мошенничества и их характеристики:

  1. Мошенничество с кредитными картами:Характеристики. Мошенничество с кредитными картами включает несанкционированное использование информации о кредитных картах для проведения мошеннических транзакций. Это часто проявляется в виде необычных моделей покупок, многочисленных мелких транзакций или покупок в отдаленных местах.
  2. Мошенничество со страховкой. Мошенничество со страховкой включает намеренное преувеличение или фабрикацию страховых случаев. Это может повлечь за собой фальсификацию несчастных случаев, травм или материального ущерба для получения незаконных выгод.
  3. Кража личных данных. Кража личных данных основана на краже личной информации с целью выдачи себя за другое лицо с целью получения финансовой выгоды. Несанкционированный доступ к учетным записям и мошеннические транзакции являются ожидаемыми результатами.
  4. Мошенничество в сфере здравоохранения. Мошенничество в сфере здравоохранения включает обман при выставлении счетов за медицинские услуги и подаче требований. Это может включать завышение счетов, выставление счетов за неоказанные услуги или использование нестандартных схем выставления счетов.
  5. Мошенничество с онлайн-платежами.Мошенничество с онлайн-платежами включает незаконные онлайн-транзакции с использованием украденных платежных данных. Быстрые и непредвиденные покупки указывают на этот вид мошенничества.
  6. Фишинг.Фишинг включает в себя распространение мошеннических электронных писем, сообщений или веб-сайтов, которые кажутся законными. Его цель — заставить людей разглашать конфиденциальную информацию, такую ​​как пароли и данные кредитных карт.
  7. Отмывание денег.Отмывание денег предполагает сокрытие происхождения незаконно полученных средств посредством сложной последовательности финансовых переводов и транзакций.

Разработка функций для обнаружения мошенничества:

Разработка функций имеет ключевое значение в создании эффективных систем обнаружения мошенничества. Он включает в себя выбор и уточнение соответствующих функций, которые позволяют моделям машинного обучения выявлять шаблоны, синонимичные мошенническому поведению. Критические особенности включают в себя:

  1. Особенности транзакций. К ним относятся такие переменные, как сумма транзакции, частота, время, местоположение, валюта и тип.
  2. Функции поведения пользователя. К ним относятся связанные с пользователем данные, такие как история входа в систему, продолжительность сеанса, сведения об устройстве, IP-адрес, геолокация и поведение в Интернете.
  3. Сетевые функции.Атрибуты, связанные с сетью, включают репутацию IP-адресов, шаблоны сетевого трафика и взаимодействия между отдельными объектами.
  4. Временные характеристики. Временные аспекты охватывают временные интервалы между транзакциями, регулярность транзакций и время, прошедшее с момента последней транзакции.
  5. Текстовые функции. Они включают анализ текстовых данных из описаний транзакций, электронных писем или заметок для выявления подозрительных ключевых слов или языковых шаблонов.
  6. Анализ социальных сетей. Он включает в себя изучение отношений и взаимодействий между пользователями/аккаунтами в сети.
  7. Отпечатки устройств. Идентификаторы и характеристики конкретных устройств помогают выявлять потенциально мошеннические действия.

Алгоритмы обнаружения мошенничества:

Алгоритмы машинного обучения играют ключевую роль в выявлении мошеннических действий из объемных наборов данных. К основным алгоритмам обнаружения мошенничества относятся:

Обнаружение аномалий:

  • Изолирующий лес. Создание случайных лесов для изоляции аномалий.
  • SVM одного класса: изучение границ вокруг обычных точек данных.
  • Автоэнкодеры: нейронные сети реконструируют нормальные данные для выявления аномалий.

Контролируемая классификация:

  • Логистическая регрессия, случайный лес, повышение градиента. Обычные классификаторы обучаются на размеченных данных.
  • Нейронные сети.Модели глубокого обучения для распознавания сложных образов.

Примеры из реальной жизни:

PayPal:

  • Тип мошенничества: мошенничество с онлайн-платежами.
  • Подход. Использование моделей машинного обучения для мониторинга транзакций в реальном времени с тщательным изучением таких факторов, как местоположение, устройства и история транзакций.
  • Результат: существенное сокращение ежегодных убытков от мошенничества, составляющее сотни миллионов долларов.

Квадрат:

  • Тип мошенничества: мошенничество с кредитными картами.
  • Подход. Разработаны алгоритмы для выявления необычных закономерностей в транзакциях по кредитным картам, включая частоту, местоположение и сумму транзакции.
  • Результат. Значительно снижен уровень возвратных платежей, что повысило общую безопасность транзакций.

JPMorgan Chase:

  • Тип мошенничества:инсайдерская торговля и отмывание денег.
  • Подход. Использование машинного обучения для анализа обширных наборов данных и выявления потенциально подозрительных торговых действий и моделей.
  • Результат. Улучшено обнаружение потенциальных незаконных действий и улучшено соответствие нормативным требованиям.

Мошенничество остается постоянной проблемой, особенно в сфере цифровых транзакций и коммуникаций. Однако благодаря интеграции передовых алгоритмов машинного обучения и тщательной разработке функций возможности обнаружения и пресечения мошеннических действий значительно улучшились. Понимание разнообразных характеристик типов мошенничества и использование возможностей машинного обучения не только укрепляет финансовую безопасность, но и подчеркивает динамичное взаимодействие технологий и бдительности в борьбе с мошенничеством.