Fraud detection on remote banking: Unusual behavior on historical pattern and customer profiling
Uzaktan bankacılıkta sahtekarlık tespiti: Tarihsel verilerde anormallik tespiti ve müşteri profillendirmesi
- Tez No: 615836
- Danışmanlar: DOÇ. DR. AŞKIN DEMİRAĞ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bankacılık, Banking
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2020
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Yeditepe Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Yönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 82
Özet
Bu tezin amacı bilimsel suçlar ve çevrimiçi bankacılıkta yapılan sahtekarlıklara değinmektir. Bununla paralel, özellikle bankaların kullandıkları sahtekarlığı önleme yazılımları, bu yazılım türleri ve kullanılan tespit modelleri hakkında bahsediliyor. Bankalar da diğer şirketler gibi çeşitli sahtekarlıkları engellemek için çeşitli koruma yazılımları kullanmaktadır. Bankalardaki kayıplar diğer şirketlere oranla daha fazla olduğu için sahtekarlardan daha akıllı ve hızlı yazılımlar kullanma ihtiyacı doğmuştur. Bu tez, bu yazılımların ortak yapılarını, datayı nasıl değerlendirdiklerini ve ortaya çıkan çıktının bankalar açısından ne ifade ettiğinden bahsediyor. Bunun yanı sıra, bir makine öğrenme tekniği olan profillendirme tekniğinden bahsediyor.Bu teknik kullanılmadan tüm çözümler insanların yazdığı kurallardan oluşan ve farklı düşünemeyen bir makineden başka bir şey olmayacaktır. Bizim ihtiyacımız olan ise tam tersi insan gibi düşünebilen, öğrenebilen ve hatta insandan daha akıllı makineler. Suçlular kurallara uymazken biz neden uyalım ki?
Özet (Çeviri)
The goal of this thesis is mentioning about history of informatics crimes and fraud on online banking systems. Additionally, I am going to talk about fraud detection systems, the types of these systems and detection models. Banks use specialized software solutions in order to avoid fraud issues as well as other sector companies. Banks's loses are unpredictably higher than the others which means they need to be consistent, determined, fast and smarter than fraudsters. The thesis is going to talk about the architecture of these systems, how data is evaluated internally and how the output is important for banks. Moreover, I will talk about the customer profiling technique that is a machine learning technique which is more precise and makes output easier to handle. Without that technique, all software solutions would be just collection of rules and became just a 'machine'. However, we need a machine that is smarter than a human. Criminals do not follow rules. Why should we?
Benzer Tezler
- Otomatik vezne makinaları (ATMs) ve uygulamaları
Autamated teller machines (ATMs) and applications
A. C. BANU ÇAĞLAR
Yüksek Lisans
Türkçe
1994
BankacılıkMarmara ÜniversitesiBankacılık Ekonomisi ve İşletmeciliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. METE DOĞRUER
- Fraud detection on the time series data with machinelearning and deep learning techniques
Makine öğrenimi ve derin öğrenme teknikleri ile zaman serisi verileri üzerinde sahtekarlık tespiti
EMAN MOHAMEDRAMZI ABDULKARIM ABDULKARIM
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKaradeniz Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA ULUTAŞ
- Sayısal görüntülerde kopyala-yapıştır sahteciliği tespiti
Copy-move forgery detection on digital images
GÜL TAHAOĞLU
Doktora
Türkçe
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKaradeniz Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÜZİN ULUTAŞ
- Çizge ve içerik verilerinde kolektif sınıflandırma algoritmalarının karşılaştırılması
A comparison of collective classification techniques on network and content data
ÖZGE ATASEVEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. YUSUF YASLAN
- Makina öğrenmesile biyometrik sahtekarlığa ve ağ anormallik tespitine dayalı saldırı tespiti
Intrusion detection based on biometric spoofing and network anomaly detection with machine learning algorithms
SAJAD EINY
Doktora
Türkçe
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilgisayar ve Bilişim Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CEMİL ÖZ