Makine öğrenimi, verilerdeki olağandışı kalıpları hızlı bir şekilde tespit ederek, mali kayıpların önlenmesine ve kimlik hırsızlığı ile yetkisiz işlemlere karşı koruma sağlayarak dolandırıcılık tespitini dönüştürüyor.
Dolandırıcılığın tespiti, başta finans sektörü olmak üzere birçok işletme ve kuruluş için hayati öneme sahiptir. Bir göre PwC’nin raporu2020 yılında dolandırıcılığın küresel maliyetinin 42 milyar dolar olduğu tahmin ediliyor.
Bu nedenle, dolandırıcılığı tespit etmek ve önlemek için casusluk önleme programları vb. gibi etkili yöntem ve araçlara sahip olmak çok önemlidir.
Dolandırıcılık tespiti için en umut verici araçlardan biri makine öğrenme — tahminler veya kararlar için veriye dayalı eğitim anlamına gelen teknoloji. Bu teknoloji şunları yapabilir:
- Büyük ve karmaşık veri kümelerini analiz edin
- Kalıpları ve anormallikleri tanımlayın
- Değişen davranışlara ve senaryolara uyum sağlayın
- Dolandırıcılığın nedenleri ve faktörlerinin yanı sıra bununla mücadeleye yönelik öneriler ve çözümler hakkında bilgi sağlayın
Bu makalede, sahtekarlık tespitinde makine öğreniminin nasıl kullanıldığını, faydalarını, zorluklarını ve bazı en iyi uygulamaları örnek olarak inceleyeceğiz. dolandırıcılık tespit sitesi.
Dolandırıcılık tespitinde makine öğrenimi nasıl çalışır?
Makine öğrenimi, açıkça programlanmadan verilerden öğrenebilen algoritmalar oluşturup uygulayarak çalışır. Bu algoritmalar şu şekilde sınıflandırılabilir: iki ana kategori:
- Denetimli öğrenme. Burada algoritmalar bir dizi etiketli veriden öğrenir: her veri noktasının bilinen bir sonucu veya sınıfı vardır. Örneğin, sahte veya meşru olarak etiketlenen bir dizi kredi kartı işlemi konusunda eğitilebilir ve sahte ve meşru işlemleri tanımlayabilecek özellikleri tanımlamayı öğrenebilir.
- Denetimsiz öğrenme. Bu, etiketlenmemiş veriler üzerinde eğitimi içerir. Bu, her veri noktası için bilinen bir sonuç veya sınıf olmadığı anlamına gelir. Örneğin, denetimsiz bir öğrenme algoritması, hangisinin sahte veya meşru olduğunu bilmeden bir dizi kredi kartı işleminden öğrenebilir. Sonuç olarak işlemler arasındaki aykırılıkları veya anormallikleri tespit edebilir ve potansiyel dolandırıcılığı gösterebilir.
Dolandırıcılık tespitinde makine öğreniminin faydaları nelerdir?
Makine öğrenimi birçok avantaj sunuyor Dolandırıcılık tespiti için örneğin:
- Ölçeklenebilirlik: Makine öğrenimi, gürültü, eksik değerler veya alakasız özellikler içeren büyük veri kümeleriyle ilerleyebilir. Ayrıca verileri gerçek zamanlı veya neredeyse gerçek zamanlı olarak işleyebilir; bu da dolandırıcılık tespiti için çok önemlidir.
- Uyarlanabilirlik: Makine öğrenimi, sürekli olarak yeni verilerden öğrenerek dolandırıcıların değişen kalıplarına uyum sağlar. Ayrıca yeni dolandırıcılık türleri, yeni dolandırıcılık kanalları veya yeni dolandırıcılık hedefleri gibi dinamik veya gelişen dolandırıcılık senaryolarını da ele alır.
- Anlayışlılık: Makine öğrenimi, önemli özellikleri belirleyerek dolandırıcılığın altında yatan nedenler veya faktörler hakkında bilgi sağlayabilir. Ayrıca eylemler veya politikalar önererek dolandırıcılığı önlemeye veya azaltmaya yönelik öneriler veya çözümler alabilirsiniz.
Dolandırıcılık tespiti için makine öğreniminin zorlukları nelerdir?
Makine öğrenimi aynı zamanda dolandırıcılık tespitinde bazı zorluklarla veya sınırlamalarla da karşı karşıyadır. İşte en yaygın olanları.
Veri kalitesi
Makine öğrenimi, algoritmaları eğitmek ve test etmek için kullanılan veri kalitesine bağlıdır. Düşük veri kalitesi, hatalı veya güvenilmez sonuçlara yol açabilir:
- Eksik veri. Verilerde bazı önemli özellikler veya değişkenler eksikse, algoritmalar sorunun tam resmini veya bağlamını yakalayamayabilir.
- Yanlış veri. Hatalı veya aykırı değerler içeren veriler, algoritmaların yanlış veya yanıltıcı bilgilerden öğrenmesine neden olabilir.
- Tutarsız veriler. Yinelenen veya çakışan veriler, algoritmaların çelişkili bilgilerle karıştırılmasına neden olabilir.
- Alakasız veriler. Alakasız olan veya gürültü veya gereksiz değişkenler içeren verilerde, algoritmaların dikkati dağılabilir veya gereksiz bilgiler nedeniyle bunaltılabilir.
Veri kalitesini artırmak için olası çözümler:
- Hataları, kopyaları, çakışmaları, gürültüyü vb. ortadan kaldırmak için veri temizleme ve ön işleme.
- Eksik boşlukları doldurmak için veri atama ve enterpolasyon.
- Verileri ortak bir formata veya aralığa standartlaştırmak veya ölçeklendirmek için veri dönüşümü ve normalleştirme.
- Mevcut verilerden yeni veya ek veriler oluşturmak için veri artırma ve sentezleme.
Veri dengesizliği
Veri dengesi, verilerdeki sınıfların veya sonuçların dağılımını veya oranını ifade eder. Dengesiz veriler çarpık veya önyargılı sonuçlara yol açabilir. Veri dengesizliğini gidermek için bazı olası adımlar şunlardır:
- Verilerdeki sınıfların veya sonuçların dağılımını veya oranını ayarlamak için verilerin yeniden örneklenmesi ve yeniden dengelenmesi.
- Verilerin her katının veya alt kümesinin, verilerdeki her sınıfın veya sonucun temsili bir örneğini içerdiğinden emin olmak için veri sınıflandırması ve çapraz doğrulama.
Veri gizliliği
Veri gizliliği, verilerdeki kişisel veya hassas bilgilerin korunması veya güvenliğiyle ilgilidir ve makine öğrenimi açısından etik veya yasal sorunlara yol açabilir. Örneğin, verilerin kullanıcılar hakkında ad, adres, telefon numarası, e-posta adresi, kredi kartı numarası vb. gibi kişisel veya hassas bilgiler içerdiğini varsayalım.
Bu durumda algoritmalar gizliliklerini ihlal edebilir veya onları ifşa edebilir. kimlik Hırsızı veya diğer riskler. Bu, kuruluş için güven veya itibar kaybına neden olabilir.
Veri gizliliğini korumak için bazı olası adımlar şunlardır:
- Gizli bir anahtar kullanarak düz metni şifreli metne (veya tam tersi) dönüştürmek için veri şifreleme ve şifre çözme.
- Kişisel veya hassas bilgileri verilerden kaldırmak veya rastgele veya hayali değerlerle değiştirmek için veri anonimleştirme ve takma ad kullanma.
- Verileri daha üst düzey kategorilere veya aralıklara gruplayarak veya özetleyerek ayrıntı düzeyini veya özgüllüğünü azaltmak için veri toplama ve genelleme.
Dolandırıcılık tespitine yönelik makine öğrenimi eylem halinde: örnek olay çalışmaları ve en iyi uygulamalar
Dolandırıcılık tespiti için makine öğrenimi her duruma uygun tek bir çözüm değildir. Dikkatli planlama, tasarım, uygulama, değerlendirme ve bakım gerektirir.
Dolandırıcılık tespitine yönelik en iyi uygulamalardan ve makine öğrenimi örneklerinden bazıları şunlardır:
- Dolandırıcılık tespiti için belirli bir sorun ve hedef tanımlayın. Örneğin ne tür dolandırıcılığı tespit etmek istiyorsunuz? Dolandırıcılığın kriterleri veya göstergeleri nelerdir? Dolandırıcılık tespitinden beklenen sonuçlar veya faydalar nelerdir?
- Dolandırıcılık tespiti için uygun bir makine öğrenimi tekniği ve modeli seçin. Örneğin, ne tür verileriniz var? Ne tür özelliklere veya değişkenlere ihtiyacınız var? Ne tür bir performans veya doğruluk istiyorsunuz?
- Dolandırıcılık tespiti için yüksek kaliteli verileri toplayın ve hazırlayın. Örneğin, verilerinizi nereden alıyorsunuz? Verileri nasıl temizlersiniz?
- Dolandırıcılık tespiti için makine öğrenimi algoritmanızı eğitin ve test edin. Örneğin algoritma parametrelerinizi nasıl ayarlarsınız? Algoritma performansınızı nasıl ölçer ve sonuçlarını nasıl doğrularsınız?
- Dolandırıcılık tespiti için makine öğrenimi çözümünüzü dağıtın ve izleyin. Örneğin çözümünüzü mevcut sisteminize nasıl entegre edersiniz? Çözümünüzü yeni verilerle nasıl güncellersiniz?
Makine öğrenimi modellerini kullanan dolandırıcılık tespit web sitesi örneğinde makine öğrenimi uygulamalarının bazı örneklerine bakalım:
- kredi kartı işlemlerini analiz etmek ve şüpheli işlemleri tutar, konum, zaman, sıklık vb. özelliklerine göre işaretlemek.
- çevrimiçi alışveriş yapanların kimliğini ve davranışlarını doğrulamak ve cihaz, IP adresi, e-posta, telefon numarası vb. özelliklere dayalı sahtekarlık işlemlerini önlemek.
- sağlık hizmetleri taleplerini analiz etmek ve sağlayıcı, hizmet, tutar, teşhis vb. özelliklerine göre dolandırıcılığı işaret eden anormallikleri veya kalıpları tespit etmek.
Çözüm
Makine öğrenimi bir güçlü dolandırıcılık tespit aracı. Ancak dolandırıcılık tespiti konusunda bazı zorluklarla veya sınırlamalarla karşı karşıyadır ve bu nedenle sorunlardan kaçınmak için bazı en iyi uygulamaları ve örnekleri takip etmek önemlidir.
İLGİLİ KONULAR
- OSINT Aracı Nedir – En İyi OSINT Araçları 2023
- Güvenlik Açıklarını Ortaya Çıkarma: Sızma Testi Hizmetleri
- Güvenlik Açığı Taraması Sızma Testinin Yerini Alabilir mi?
- 2023’ün En İyi 10 DDoS Saldırısından Koruma ve Azaltma Şirketi
- AttackSurfaceMapper’la tanışın; yeni otomatik penetrasyon testi aracı