ارائه رویکردی مبتنی بر یادگیری عمیق برای کشف کلاه‌برداری در سرویس‌های پرداخت مالی

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 استادیار گروه سیستم‌های اطلاعاتی، پژوهشکده فناوری اطلاعات، پژوهشگاه علوم و فناوری اطلاعات ایران (ایرانداک)، تهران، ایران

2 استادیار گروه مدیریت فناوری اطلاعات، پژوهشکده فناوری اطلاعات، پژوهشگاه علوم و فناوری اطلاعات ایران (ایرانداک)، تهران، ایران

چکیده

کشف خودکار کلاه‌برداری در سرویس‌های پرداخت مالی یکی از موضوعاتی است که با توجه به استفاده روزافزون از این نوع سرویس‌ها و افزایش حجم نقل و انتقالات مالی انجام‌شده در سیستم‌های بانکی از اهمیت بالایی برخوردار گشته است. بدین منظور نیازمند سیستمی هوشمند هستیم که بتواند با استفاده از ویژگی‌های مختلف یک تراکنش مالی، قانونی یا غیرقانونی بودن آن را به‌صورت بلادرنگ و با دقت قابل قبولی تشخیص دهد. برای طراحی چنین سیستمی در این مقاله از الگوریتمی مبتنی بر یادگیری عمیق بهره گرفته می‌شود. پس از تشریح الگوریتم پیشنهادی، کارایی آن با استفاده از یک مجموعه از تراکنش‌های مالی واقعی ارزیابی می‌گردد که به‌عنوان مجموعه داده معیار در پیشینه پژوهش شناخته می‌شود. سپس با استفاده از ملاک‌هایی نظیر صحت، دقت، معیار F، حساسیت و منحنی دقت- یادآوری مقایسه‌ای بین الگوریتم پیشنهادی با دو الگوریتم نزدیک‌ترین همسایگی و ماشین بردار پشتیبان صورت می‌گیرد. نتایج محاسباتی ضمن تائید کارایی الگوریتم پیشنهادی در مجموعه داده معیار، حاکی از صحت 96 درصدی و دقت 98 درصدی آن است.

کلیدواژه‌ها

عنوان مقاله [English]

A Deep Learning Approach to Fraud Detection in Financial Payment Services

نویسندگان [English]

  • Amir Hossein Seddighi 1
  • Arman Sajedinejad 2

1 Assistant Prof., Information Technology Research Department, Iranian Research Institute for Information Science and Technology (IranDoc), Tehran, Iran

2 Assistant Prof., Information Technology Research Department, Iranian Research Institute for Information Science and Technology (IranDoc), Tehran, Iran

چکیده [English]

Widespread use of financial payment services besides the increased volume of financial transfers carried out in banking systems, have resulted in an important growing trend of automatic fraud detection. In this regard, an intelligent system is needed that can determine the fraudulence or genuineness of a financial transaction in real-time, unquestionably with an acceptable precision using the different transaction features. In order to gain the benefits of the system, a deep learning algorithm is described and proposed in this paper. The performance of the proposed algorithm is evaluated using a set of real-world financial transactions, which is known as the standard dataset in the literature. Then, the proposed algorithm is compared with k-nearest neighbors and support vector machine algorithms using different metrics such as accuracy, precision, F-measure, sensitivity, and precision-recall curve. The computational results confirmed the efficiency of the proposed algorithm on the standard dataset with 96% accuracy and 98% precision.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Artificial Intelligence
  • Deep Learning
  • Fraud Detection
  • Information Technology
  • Machine Learning
Abadi, M., P. Barham, J. Chen, Z. Chen, A. Davis, J. Dean, M. Devin, S. Ghemawat, G. Irving, M. Isard, M. Kudlur, J. Levenberg, R. Monga, S. Moore, D. G. Murray, B. Steiner, P. Tucker, V. Vasudevan, P. Warden, M. Wicke, Y. Yu, and X. Zheng. 2016. TensorFlow: A system for large-scale machine learning. In Proceedings of the 12th USENIX conference on Operating Systems Design and Implementation (OSDI), 265-283.
Aleskerov, E., B. Freisleben, and B. Rao. 1997. CARDWATCH: a neural network based database mining system for credit card fraud detection. In Proceedings of the IEEE/IAFE 1997 Computational Intelligence for Financial Engineering (CIFEr), 220-226.
Arnold, L., S. Rebecchi, S. Chevallier, and H. Paugam-Moisy. 2011. An Introduction to Deep Learning. In Proceedings of the European Symposium on Artificial Neural Networks (ESANN), 477-488.
Awoyemi, J. O., A. O. Adetunmbi, and S. A. Oluwadare. 2017. Credit card fraud detection using machine learning techniques: A comparative analysis. In Proceedings of the International Conference on Computing Networking and Informatics (ICCNI), 1-9.
Becker, B. G. 1997. Using Mineset for Knowledge Discovery. IEEE Computer Graphics and Applications 17 (4): 75-78.
Bottou, L. 2012. Stochastic Gradient Descent Tricks. In Neural Networks: Tricks of the Trade. Lecture Notes in Computer Science. Ed. G. Montavon, G. B. Orr, and K.-R. Müller, 421-436. Berlin: Springer.
Cortes, C., and V. Vapnik. 1995. Support-Vector Networks. Machine Learning 20 (3): 273-297.
Dal Pozzolo, A., O. Caelen, R. A. Johnson, and G. Bontempi. 2015. Calibrating Probability with Undersampling for Unbalanced Classification. In Proceedings of the IEEE Symposium on Computational Intelligence and Data Mining (CIDM), 159-166.
Drummond, C., and R. C. Holte. 2003. C4.5, Class Imbalance, and Cost Sensitivity: Why Under-Sampling Beats Over-Sampling. In Proceedings of the Workshop on Learning from Imbalanced Datasets II, 1-8.
Ghosh, S., and D. L. Reilly. 1994. Credit Card Fraud Detection with a Neural-Network. In Proceedings of the Twenty-Seventh Hawaii International Conference on System Sciences, 621-630.
Hagan, M. T., H. B. Demuth, M. H. Beale, and O. De Jesús. 2014. Neural Network Design, 2nd edition. USA: Martin Hagan.
He, H., and E. A. Garcia. 2009. Learning from Imbalanced Data. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering 21 (9): 1263-1284.
Hofmann, M. 2006. Support Vector Machine - Kernel and The Kernel Trick. An elaboration for the Hauptseminar, Bamberg University, 1-16.
Japkowicz, N., and S. Stephen. 2002. The Class Imbalance Problem: a Systematic Study. Intelligent Data Analysis 6 (5): 429-449.
Jensen, D. 1997. Prospective Assessment of AI Technologies for Fraud Detection: A Case Study. In Proceedings of the AAAI Workshop on AI Approaches to Fraud Detection and Risk Management, 34-38.
Kim, H.-C., S. Pang, H.-M. Je, D. Kim, and S. Y. Bang. 2003. Constructing Support Vector Machine Ensemble. Pattern Recognition 36 (12): 2757-2767.
Kou, Y., C.-T. Lu, S. Sirwongwattana, and Y.-P. Huang. 2004. Survey of fraud detection techniques. In Proceedings of the IEEE International Conference on Networking, Sensing and Control, 749-754.
LeCun, Y., Y. Bengio, and G. Hinton. 2015. Deep learning. Nature 521: 436-444.
Maes, S., K. Tuyls, B. Vanschoenwinkel, and B. Manderick. 2002. Credit Card Fraud Detection Using Bayesian and Neural Networks. In Proceedings of the 1st International Naiso Congress on Neuro Fuzzy Technologies, 261-270.
Nair, V., and G. E. Hinton. 2010. Rectified Linear Units Improve Restricted Boltzmann Machines. In Proceedings of the 27th International Conference on International Conference on Machine Learning (ICML), 807-814.
Pedregosa, F., G. Varoquaux, A. Gramfort, V. Michel, B. Thirion, O. Grisel, M. Blondel, P. Prettenhofer, R. Weiss, V. Dubourg, J. Vanderplas, A. Passos, D. Cournapeau, M. Brucher, M. Perrot, and E. Duchesnay. 2011. Scikit-learn: Machine Learning in Python. Journal of Machine Learning Research 12: 2825-2830.
Rosset, S., U. Murad, E. Neumann, Y. Idan, and G. Pinkas. 1999. Discovery of Fraud Rules for Telecommunications? Challenges and Solutions. In Proceedings of the fifth ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, 409-413.
Shao, H., H. Zhao, and G.-R. Chang. 2002. Applying Data Mining to Detect Fraud Behavior in Customs Declaration. In Proceedings of the International Conference on Machine Learning and Cybernetics, 1241-1244.
Sherman, E. 2002. Fighting Web Fraud. Newsweek 139 (23): 32B-32B.
Srivastava, N., G. Hinton, A. Krizhevsky, I. Sutskever, and R. Salakhutdinov. 2014. Dropout: A Simple Way to Prevent Neural Networks from Overfitting. Journal of Machine Learning Research 15 (Jun): 1929-1958.
Syeda, M., Y.-Q. Zhang, and Y. Pan. 2002. Parallel Granular Neural Networks for Fast Credit Card Fraud Detection. In Proceedings of the 2002 IEEE International Conference on Fuzzy Systems, 572-577.
Viaene, S., R. A. Derrig, and G. Dedene. 2004. A Case Study of Applying Boosting Naive Bayes to Claim Fraud Diagnosis. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering 16 (5): 612-620.
Zheng, Y.-J., X.-H. Zhou, W.-G. Sheng, Y. Xue, and S.-Y. Chen. 2018. Generative adversarial network based telecom fraud detection at the receiving bank. Neural Networks 102: 78-86.
دوره 5، شماره 1 - شماره پیاپی 8
بهار و تابستان 1398
شهریور 1398
صفحه 166-182
  • تاریخ دریافت: 24 فروردین 1398
  • تاریخ بازنگری: 25 خرداد 1398
  • تاریخ پذیرش: 08 مرداد 1398