Geri Dön

Finans sektöründe veri madenciliği ile dolandırıcılık tespiti

Fraud detection in a finance association by data mining

  1. Tez No: 212349
  2. Yazar: ERCAN ÖZBAY
  3. Danışmanlar: PROF. DR. AHMET ARSLAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bankacılık, Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Banking, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Saf Bayes Sınıflandırıcı, C4.5 sınıflandırıcı, Dolandırıcılık, Dolandırıcılık Tespit Sistemi, Veri Madenciliği, Saf Bayes Classifiers, C4.5 Classifiers, Fraud, Fraud Detection System, Data Mining
  7. Yıl: 2007
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Selçuk Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 94

Özet

Dolandırıcılık islemleri kendisini hemen hemen her alanda göstermektedir. ?nternet Bankacılığı bu saldırılara en fazla maruz kalan sektörlerin basında gelmektedir. Bu tezde internet Bankacılığında yapılan dolandırıcılık islemlerinin, veri madenciliği teknik ve metotları kullanılarak belli ölçülerde önlenmesi sağlanmıstır. ?nternet Bankacılığındaki müsteri islemleri incelenmistir. Müsteri grupları müsterinin yaptığı islemlere göre belirlenerek , her bir müsteri bir müsteri grubuna atanmıstır. Veri içerisindeki müsteriler, grup olarak belirtilmistir. Hesaplamalarda müsteri yerine müsteri grubu kullanılmıstır. Eğitim verileri belli parçalara ayrılarak sınıflandırmada veri fazlalığından kaynaklanan sorunlar en aza indirgenmistir. Olusturulan her bir parça için C4.5 ve Saf Bayes Sınıflandırıcı uygulanmıstır. Böylece iki adet sınıflandırıcının yetersiz olduğu noktalar azaltılmıstır. Sınıflandırıcıların sonucundan olusan çıkıs verileri üzerinde sadelestirme islemleri yapılarak tekrar Saf Bayes Sınıflandırıcıya sokulmustur. Sonuçta etkili bir dolandırıcılık tespit sistemi olusturulmustur. 12773 adet islem incelenmistir. Bunun 12000 adedi yasal,773 adedi suçludur.

Özet (Çeviri)

Fraud processes can be seen on almost every where of the life. Internet Banking systems are primarily effected from the fraud attacks. In the thesis; the prevention mechanism of fraud processes in the Internet banking with available measurement by using data mining techniques and methods is proved. The Internet Banking customers' processes are examined. Customer groups according to customer?s processes are defined and every customer is assigned to a customer group. Customer group is used instead of customer in calculations. Training data is splitted to fragments so, problems caused by large data are minimized. The C4.5 classifiers and the Naive Bayesian Classifiers are applied for every piece. By this way, disabilities of two classifiers are decreased. Outputs of the results of classifiers are simplified and then they are used as an input for Naive Bayesian Classifier. As a result effective Fraud Detection System is designed. 12773 processes is examined. 12000 processes are legal and 773 are fraud processes of these records.

Benzer Tezler

  1. Bankacılıkta dolandırıcılık yöntemleri ve tespiti

    Fraud methods in banking and its detection

    ÇAĞRI CİVELEK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHaliç Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MÜBARİZ EMİNLİ

  2. Sermaye piyasalarında veri madenciliği uygulamaları: Borsa İstanbul örneği

    Data mining applications in capital markets: The example of Borsa Istanbul

    SABAHATTİN NUR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Ekonomiİskenderun Teknik Üniversitesi

    Ekonomi Finans Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ SAMİYE EKİM DERTLİ

  3. Finans sektöründe veri madenciliği kredi skorlama

    Data mining in finance sector credit scoring

    HALİL YILDIZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiMilli Savunma Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ SABAHATTİN KEREM AYTULUN

  4. Finans sektöründe veri madenciliği teknikleri kullanılarak kampanya modelleme

    Campaign modeling in finance sectore by using data mining techniques

    ARCA ÇAKMAKOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. TARIK KÜÇÜKDENİZ

  5. Bireysel araç kredilerinin yasal takibe girme durumları hakkında tahmin modellerinin oluşturulması

    Establishing a predictive model for individual car loans exposing to legal procedure

    AYBUKE DOĞAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    BankacılıkBahçeşehir Üniversitesi

    Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MEHMET ALPER TUNGA