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基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的信用卡交易欺詐偵測(cè)研究

發(fā)布時(shí)間:2024-06-08 03:35
  隨著信用卡在我國(guó)的普及和發(fā)展,信用卡支付已成為當(dāng)前最重要的支付方式之一。然而,龐大的市場(chǎng)也成分犯罪分子垂涎的目標(biāo),信用卡偽卡等交易欺詐案件日益增加,犯罪手法也在不斷翻新。這給銀行和持卡人造成了嚴(yán)重的資金損失,擾亂了正常的金融秩序,制約了信用卡產(chǎn)業(yè)的長(zhǎng)期健康發(fā)展。因此,如何有效防范交易欺詐風(fēng)險(xiǎn)已成為國(guó)內(nèi)各銀行關(guān)注的重點(diǎn)。信用卡欺詐分申請(qǐng)欺詐和交易欺詐兩種。隨著信用評(píng)分卡等數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的推廣應(yīng)用,申請(qǐng)欺詐目前已得到了有效地遏制,但交易欺詐相對(duì)申請(qǐng)欺詐更為復(fù)雜和多變,同時(shí)也由于前期重視不夠,交易欺詐近年來呈現(xiàn)進(jìn)一步嚴(yán)重的趨勢(shì)。數(shù)據(jù)挖掘方法同樣在信用卡交易欺詐控制方面也有著廣闊的應(yīng)用前景,之前已有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)應(yīng)用于交易欺詐偵測(cè)的研究,并取得了一定的效果。然而,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的梯度彌散問題及僅能訓(xùn)練淺層網(wǎng)絡(luò)的缺陷導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練困難、欺詐識(shí)別率較低,限制了其應(yīng)用的推廣。深度學(xué)習(xí)是近年來發(fā)展迅速的一種新的人工智能方法,它解決了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的淺層缺陷,能夠建立多層的非線性關(guān)系,在圖像識(shí)別等多個(gè)領(lǐng)域已取得了顯著的效果。論文基于國(guó)內(nèi)外現(xiàn)有的交易欺詐偵測(cè)模型,將深度學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用于交易欺詐偵測(cè),構(gòu)建了一個(gè)基于深度置信網(wǎng)...

【文章頁(yè)數(shù)】:66 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】:碩士

【部分圖文】:

圖1-12012年各欺詐類型損失占比Fig.1-1varioustypesoffraudlossratioin2012

圖1-12012年各欺詐類型損失占比Fig.1-1varioustypesoffraudlossratioin2012

海交通大學(xué)工程碩士學(xué)位論文甚至冒充他人的身份等;交易欺詐則指信用卡申請(qǐng)信息都是真實(shí)有效的交易為本人虛假的交易行為,如套現(xiàn)等,或者并非本人操作、而是被犯罪刷導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)損失的行為,其中根據(jù)盜刷方式的不同可以分為多種欺詐類包括偽卡欺詐、互聯(lián)網(wǎng)交易欺詐、丟失失竊卡交易、郵寄未達(dá)卡交易、賬....


圖1-22010-2012年主要欺詐類型損失金額Fig.1-22010-2012majorfraudtypeslossamount

圖1-22010-2012年主要欺詐類型損失金額Fig.1-22010-2012majorfraudtypeslossamount

包括偽卡欺詐、互聯(lián)網(wǎng)交易欺詐、丟失失竊卡交易、郵寄未達(dá)卡交易、賬戶卡不在現(xiàn)場(chǎng)的刷卡交易等類型。總之,不管是申請(qǐng)欺詐還是交易欺詐,都詐的手段來獲得或使用信用卡的犯罪行為,擾亂了正常的金融秩序。20欺詐類型損失占比如圖1-1[2]所示:圖1-12012年各欺詐類型損失占比Fi....


圖2-1偽陽(yáng)性比例與賬戶發(fā)現(xiàn)比例Fig2-1falsepositiverateandratioofaccountsfound

圖2-1偽陽(yáng)性比例與賬戶發(fā)現(xiàn)比例Fig2-1falsepositiverateandratioofaccountsfound

圖2-1偽陽(yáng)性比例與賬戶發(fā)現(xiàn)比例Fig2-1falsepositiverateandratioofaccountsfound2.3兩種典型的交易欺詐評(píng)分模型2.3.1基于規(guī)則的交易欺詐評(píng)分模型通過檢測(cè)交易是否觸發(fā)一組已設(shè)定規(guī)則的手段來識(shí)別欺詐是基于規(guī)則的....


圖3-1通用神經(jīng)元模型

圖3-1通用神經(jīng)元模型

圖3-1通用神經(jīng)元模型Fig3-1universalneuronmodel基函數(shù)的處理一般仍是線性的,需對(duì)結(jié)果作進(jìn)一步非線性轉(zhuǎn)換處理,此激活函數(shù),以()表示激活函數(shù),通過激活函數(shù)得到最終輸出結(jié)果經(jīng)元的輸入輸出映射關(guān)系其實(shí)就是一個(gè)邏輯回歸(logistic....



本文編號(hào):3991393

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