Telekomünikasyon sistemlerinde sahtekârlık tespiti ve yönetimi
Fraud detection and management on telecommunication systems
- Tez No: 291052
- Danışmanlar: PROF. DR. MEHMET EMİN DALKILIÇ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Sahtekârlık tespiti, yapay sinir ağları, Telekomünikasyon sahtekârlığı, Fraud management, Artificial neural networks, Telecommunication fraud
- Yıl: 2011
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ege Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Uluslararası Bilgisayar Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 130
Özet
Günümüzde yapay sinir ağları, sağladıkları başarılı sonuçlar nedeniyle birçok problemde geleneksel yöntemlere alternatif olarak tercih edilmeye başlamıştır. Bu çalışmada, telekomünikasyon şirketlerinde zarara yol açan sahtekârlık amaçlı kullanımların, arama detay kayıtlarından elde edilen veriler kullanılarak yapay sinir ağları yaklaşımları ile tespit edilmesi gerçekleştirilmiştir.Daha yüksek oranlarda tespit başarısının elde edilmesi için sistem dâhilinde farklı işleyişlerdeki çıkarsama mekanizmaları tarafınan üretilen çıktıların göz önüne alınması amacıyla üç farklı yapay sinir ağı yaklaşımı birlikte kullanılarak bir sahtekârlık tespit sistemi geliştirilmiştir. Bu bileşik modelde Çok Katmanlı Algılayıcı (MLP: Multilayer Perceptron), Öğrenen Vektör Nicelendirmesi (LVQ: Learning Vector Quantization), Özörgütlemeli Harita (SOM: Self Organizing Map) ağ modelleri birlikte çalışmakta ve verdikleri sonuçlar arasından oyçokluğuyla karara varılmaktadır.Yapılan testler sonucunda üç farklı yapay sinir ağı yaklaşımının birlikte kullanıldığı durumda elde edilen başarı oranının her bir yaklaşımın tek başına kullanıldığında sağladığı performanstan yüksek olduğu görülmüştür.
Özet (Çeviri)
Nowadays neural networks has started being prefered as an alternative of traditional techniques due to the successful results they provide. In this study, detection of fraudulent use which causes harm for the telecommunication companies has been implemented with neural network approaches using data obtained from call detail records.For higher detection success rates, to consider the outputs of the interference mechanisms with different treatments, a fraud detection system has been developed using three different neural network approaches together. In this combined model, Multilayer Perceptron (MLP),Learning Vector Quantization (LVQ) and Self Organizing Map (SOM) network models work together and the decision is obtained from their results using majority of votes.As a result of the tests, it has been obtained that the success rate of the combined model was higher than the success rates of each net models.
Benzer Tezler
- Blockchain-based caller-id authentication (BBCA): A novel solution to prevent spoofing attacks in VOIP/SIP networks with an analysis of spoofing attack anatomy and test results
Blok zinciri tabanlı arayan kimliği doğrulaması (BBCA): VOIP/SIP ağlarında arayan kimliği sahtekarlığı saldırılarını önlemek için yeni bir çözüm ile arayan kimliği sahtekarlığı saldırı anatomisi ve test sonuçlarının analizi
İSMAİL MELİH TAŞ
Doktora
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBahçeşehir ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SELÇUK BAKTIR
- Telekomünikasyon sistemlerinde kullanılan transport sistemlerde arıza kök neden analizi için yapay zeka algoritmaları
Artificial intelligence applications for foult root cause analysis in transport systems used in telecommunication systems
İBRAHİM FATİH MERCİMEK
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBolu Abant İzzet Baysal ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. KEMAL POLAT
- Akustik yankı giderimi
Acoustic echo cancellation
MEHMET ONUR ALKARA
Yüksek Lisans
Türkçe
2012
Mühendislik BilimleriYıldız Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. BÜLENT BOLAT
- Detecting attacks on a vlc system
Görünür ışık ile iletişim sıstemine yapılan saldırıların tespiti
IMENE ROMDHANE
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBoğaziçi ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. HEBA MOHAMED YÜKSEL
- Experience based dynamic inter-cellular bandwidth sharing for LTE OFDMA networks
LTE OFDMA ağları için deneyim tabanlı dinamik hücreler arası bantgenişliği paylaşımı
MERT YAĞCIOĞLU
Doktora
İngilizce
2019
Mühendislik BilimleriAltınbaş ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OĞUZ BAYAT