关键字 |
| 交易,技术,欺诈检测,验证 |
介绍 |
| Web挖掘是数据挖掘技术的使用从Web文档自动发现和提取信息和服务。Web挖掘是数据挖掘技术的应用从网上发现模式。Web挖掘可以分为三种不同类型,Web使用挖掘,Web内容挖掘和网络结构挖掘。 |
| 欺诈是一种故意的欺骗为个人利益或损害另一个用户/个人欺诈。法定管辖法律定义不同的欺诈行为。欺诈行为是违反民法,也是犯罪。诈骗的人或实体的钱是一种常见的欺诈的目的。 |
| 信用卡是一种媒介销售货物或服务而无需现金。信用卡是一个简单的方式自动向消费者提供信贷。信用卡有一个识别数字,帮助购物交易速度。 |
| 信用卡是一种媒介销售货物或服务而无需现金。信用卡是一个简单的方式向消费者提供信贷自动[2]。信用卡有一个识别数字,帮助购物交易速度。信用卡欺诈检测识别那些欺诈交易的过程分成两类合法和欺诈性交易。所使用的信用卡欺诈检测系统开发四低,高,风险,风险高。一旦交易是合法的,它处理,但如果任何交易落入这些集群是贴上可疑/欺诈。警报响起的原因。欺诈交易不会被处理,但将被提交到数据库。欺诈是一种故意的欺骗为个人利益或损害另一个用户/个人欺诈。法律定义不同的法律管辖欺诈[1][2]。 Fraud is a civil law violation and also a crime. Defrauding people or entities of money is a common purpose of fraud. |
二世。相关工作 |
| 各种技术的分类、聚类和关联的web挖掘将集成代表的操作序列在信用卡事务处理和显示它可以用于检测欺诈行为。最初,web挖掘技术训练与持卡人的正常行为。如果不接受传入的信用卡交易web挖掘模型有足够高概率,它被认为是欺诈。同时,该系统将试图确保真正的交易不会被拒绝。Web挖掘技术可以被训练的例子欺诈由于失去了卡片,偷来的信用卡,申请欺诈、假冒欺诈,和邮购欺诈[6]。 |
| 使用数据从信用卡发行商,基于神经网络的欺诈检测系统训练的大样本标签信用卡账户交易在抵抗和测试数据集,包括所有账户活动在随后的两个月时间。神经网络训练的例子欺诈由于失去了卡片,偷来的信用卡,申请欺诈、假冒欺诈、邮购欺诈和新名词(Non-Received问题)欺诈行为。网络检测到更多的诈骗账户显著减少假阳性在基于规则的欺诈检测程序。有一些欺诈检测技术存在基于数据挖掘、知识发现和专家系统[6][7]。这些都是不够有能力检测欺诈时因为有很多欺诈性交易正在进行中由于更少的事务被欺诈的机会。 |
三世。提出技术 |
| 有很多骗子的方法执行一个信用卡欺诈。随着技术的变化,那么骗子的技术,因此他们的方式去进行欺诈活动。骗子可以大致分为三类传统卡相关的欺诈行为,商业欺诈和网络欺诈行为有关。 |
| 有许多不同类型的神经网络和神经网络算法。最受欢迎的反向传播神经网络算法。在多层反向传播前馈算法用于检测欺诈行为在信用卡系统。神经网络领域的最初是由心理学家和神经生物学家向谁寻求开发和测试计算类似的神经元。反向传播是一种常见的方法训练人工神经网络,以最小化目标函数。 |
四、实现 |
| 拟议的工作已经净bean实现IDE 7.1.2。一些模式作为输入。一旦发现错误会减少做基于乙状结肠。使用单层前馈算法使用随机模式。在这里,插入随机模式训练网络。例如插入模式下表中给出。 |
| 我们的系统执行一层前馈神经网络算法和预测误差。假设和考虑任何仅仅输出神经元和训练例子我们已经计算了输出„O ?的目标输出„T ?因此,仅仅输出神经元的误差标准输出是由Er 1 = 1/2 Er 2 = 1/2(要)2的欧几里得范数误差E1第一培训模式是由E1 = 1/2Σ(Tor -可怜)2。如果我们使用相同的技术培训模式,我们得到E (V, W) =ΣEj (V, W, I), E是误差函数根据m (1 + n)的权重[W]和[V]。 |
学习速率的影响的η |
| 学习速率系数确定权重的大小调整在每一次迭代,因此对收敛速度的影响。可怜的选择系数可以导致收敛失败。我们应该保持常数系数通过所有的迭代,等待最好的结果。如果学习速率系数太大,搜索路径将振荡和收敛速度比直接后裔。 |
诉的结论和未来的工作 |
| 信用卡欺诈检测机制和检查结果基于该算法的原则。神经网络?年代一层前馈神经网络算法被用于执行信用卡欺诈信用卡欺诈如何影响金融机构以及商人和客户,欺诈检测。进一步的工作,详细研究了神经网络在欺诈检测和他们的作用,将这种方法与特性反向传播算法顺利处理数据不同的功能类型和检测错误信用卡系统的在大量的事务。如果该算法应用到银行信用卡欺诈检测系统、欺诈交易的概率可以预测银行信用卡交易后不久。神经网络优势提供比其他技术是这些模型能够从过去吸取经验,因此,随着时间的推移来改善结果。他们还可以提取规则基于现状和预测未来的活动。采用神经网络有效,银行可以检测欺诈使用卡,更快,更有效率。欺诈检测和欺诈交易产生的样本数据集或模式。 |
确认 |
| 之前写一个字的纸,我们借此机会感谢利夫人帕特尔的心引导我们尽可能和给我们有价值的信息。这是我们的第一个专业一步高职业领域。这是一个伟大的经历暴露以及信息技术学习很多新的东西。我们感谢那些提供评审任务和我们向任何人道歉如果我们可能没有提及。雷竞技苹果下载 |
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表乍一看 |
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数据乍一看 |
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引用 |
- g .钝D.J.手M.G.凯利,新墨西哥州和亚当斯,“数据挖掘为了好玩和利润,”统计科学,15卷,没有。2、111 - 131年,2000页。
- “统计一般和在线信用卡欺诈”,http://www.epaynews.com/statistics/fraud.html, 2007年3月。
- Ghosh和D.L.赖利,“信用卡欺诈检测的神经网络,”Proc。27日,夏威夷Int ?l相依系统科学:信息系统决策支持和以知识为基础的系统,3卷,第630 - 621页,1994年。
- m . Syeda Y.Q.张,y,“平行细粒度网络快速信用卡欺诈检测,“Proc, IEEE Int ?l相依FuzzySystems, 572 - 577年,2002页。
- 中华民国斯多夫,D.W.风扇,w . Lee A.L. Prodromidis,和P.K. Chan“信用卡欺诈检测使用元学习:问题和InitialResults,“Proc。AAAI车间人工智能方法在欺诈和风险管理,83 - 90年,1997页。
- 中华民国斯多夫,D.W.粉丝,w·李,a . Prodromidis P.K.陈,“基于成本的欺诈和入侵检测建模:结果从果酱项目,“Proc。DARPA Conf.生存能力和博览会的信息,2卷,第144 - 130页,2000年。
- 特拉奥雷Abdelhalim,,我。“身份欺诈检测使用Web应用”。国际计算机和网络杂志Security1,不。1(2009年10月):31-44。
- 啊哈,大卫·W。,Dennis Kibler, and Marc K. Albert. "Instance-based learning algorithms."Machine Learning, 1991: 37-66.
- Bernd Freisleben Aleskerov,艾敏,巴拉特饶。”牌手表:一个基于神经网络数据库为信用卡frauddetection采矿系统。”Computational Intelligence for Financial Engineering. Piscataway, NJ: IEEE, 1997. 220-226.
- 阿里,K。,and M. Pazzani. "Error reduction through learning multiple descriptions." Machine Learning 24, no. 3 (1996): 173-202.
- 巴塞尔银行监管委员会。“巴塞尔协议II”。Basel, Switzerland: Bank for International Settlements Press &Communications, June 2006.
- 博尔顿、R和D的手。“无监督欺诈检测分析方法。”Credit Scoring and Credit Control VII, 2001.
- Brause R T Langsdorf, M Hepp。“神经对信用卡欺诈检测数据挖掘。”Proceedings of the 11th IEEE InternationalConference on Tools with Artificial Intelligence. Silver Spring: IEEE Computer Society Press, 1999. 103-106.
- Vatsa,小腿肚的,和A.K. Majumdar博弈论的信用卡欺诈检测方法”,Proc。第一个Int ? lConf。为安全、263 - 276年,2005页。
- X.D.黄平君,j·胡,p . Bertok”异常的多层模型使用程序的系统调用序列的入侵检测,“Proc。11日IEEE Int ?l相依之网络,531 - 536年,2003页。
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