Bankacılıkta dolandırıcılık yöntemleri ve tespiti
Fraud methods in banking and its detection
- Tez No: 576966
- Danışmanlar: PROF. DR. MÜBARİZ EMİNLİ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Haliç Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 89
Özet
Tez çalışmasında, temel olarak bankacılık ve finans sektöründe dolandırıcılık ve hırsızlığın önüne geçilmesi hedeflenmiştir. Bu amacı desteklemek için tez de bazı yazılım dilleri, veritabanı yönetim sistemi uygulamaları ve veri madenciliğinin ilgili model ve algoritmaları kullanılmıştır. Tez çalışmasındaki amaç hem maddi, manevi kayıplarının önüne geçmek hem de kurumlar için müşterilerine daha hızlı, güvenli hizmet sağlayarak şirketsel imajlarını korumaktır. Tez çalışmasında temel olarak müşterilerin geçmiş dönemlerdeki alışveriş geçmişleri veritabanı sistemlerinde tutulmuştur. Bu alışverişler kategorize edilerek hangi müşteri parasını, hangi ürün yelpazesine harcadığı saptanarak veri tabanına kayıt edilmiştir. Kategorilerde ki ürünlere yatırdığı miktarlar da göz önünde bulundurulmuştur. Tez çalışmasında banka müşterilerinin beş aylık harcamaları kategori ve miktarlarla kayıt altına alınmaktadır. Müşteri kartı belirli yöntemlerle kopyalandığı ve çalındığı durumlarda yapacağı alışverişlerin alışkanlıklarına ters düştüğü durumlarda veri madenciliği ile oluşturulmuş ağaç sonucu oluşan yapı devreye girerek dolandırılma riski belirlenecektir. Veri madenciliğinde sınıflandırma yönteminin içindeki karar ağacı ile sınıflandırma tekniğinin C4.5 algoritması kullanılmıştır. Karar ağacı tekniği ile gelişim eğitim verisi üzerinden sağlanmıştır.
Özet (Çeviri)
In thesis study, it has been aimed to prohibit fraud and theft in banking and finance sector basically. For supporting this purpose, some software languages, database management system applications and related model and algorithms of data mining have been used in thesis. In the thesis study, main purpose is both prohibiting moral, material losses and protecting their corporative images by providing faster, secured service to clients for institutions. In the thesis study, clients past shopping histories have been detained in database systems basically. These transactions have been saved in the database by categorizing and detecting which client spent his/her money to which product range?' Imbursed amounts to products have been also considered in the categories. In the thesis study, bank clients five monthly expense are recorded with category and amounts. In case of copying and stealing the client's card with specific methods and contradiction his/her upcoming shopping to his/her behaviors; fraud risk will be designated by getting involved construct which is consisted because of tree that it is generated with data mining. In the data mining, decision tree within classification method and classification technique's C4.5 algorithm have been used. Developing has been provided over training data with decision tree technique.
Benzer Tezler
- Anomaly detection using machine learning techniques: A comparative study on first payment default prediction in retail loans
Yapay öğrenme yöntemleriyle anomali saptanması: Bireysel kredilerde ilk ödemede batma tahmini üzerine karşılaştırmalı bir çalışma
AHMET TALHA YİĞİT
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bankacılıkİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALP ÜSTÜNDAĞ
- A novel sampling technique and gradient boosting tree-based approach for cross-channel fraud detection
Kanallar arası dolandırıcılık tespiti için yeni bir örnekleme tekniği ve gradyan artırıcı ağaç tabanlı yaklaşım
UĞUR DOLU
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÖzyeğin ÜniversitesiVeri Bilimi Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ EMRE SEFER
- Derin öğrenme modelleri kullanarak kredi kartı dolandırıcılık tespiti için karar destek sistemi gerçekleştirimi
Implementation of decision support system for credit card fraud detection using deep learning models
PEYMAN BAGHDADI
Doktora
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEge ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA SERDAR KORUKOĞLU
- Kripto para: Muhasebeleştirilmesi ve kripto para dolandırıcılığının tespitinde adli muhasebenin rolü
Accounting for cryptocurrency and the role of forensic accounting in cryptocurrency fraud detection
AL-FAHAD TAREQ ATIYAH AL-DULAIMI
- Kredi karti dolandiricilik tespitinde makine öğrenme algoritmalarinin karşilaştirmali analizi
Comparative analysis of machine learning algorithms for credit card fraud detection
KEMAL ÇİLBURUNOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bankacılıkİstanbul Gedik ÜniversitesiYapay Zeka Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ŞERİFE ESRA DİNÇER