Network-based methods for anti-money laundering
Kara para aklamayla mücadele için ağ temelli yöntemler
- Tez No: 652359
- Danışmanlar: DOÇ. DR. TINAZ EKİM AŞICI
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2020
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 108
Özet
Bu çalışmada, kara para aklama ile mücadelede ağ temelli yöntemlerin katkıları üzerinde durulmuştur. Şüpheli işlem bildirimi yapmakla yükümlü olan bankaların uzun çalışma saatleri gerektiren kurala dayalı sistemlerle yapılan analizleri yüksek yanlış olumlu oranları ile sonuçlanmaktadır. Günümüzde, makine öğrenmesi tekniklerinin kara para aklamayla mücadelede hesaplama maliyetini ve bahsedilen yanlış olumlu oranını düşürebilme kabiliyetleri dikkat çekmektedir. Bu araştırmada, banka işlem verilerini ağ yapısında ele alarak, hem değerli bilgi kaybını en azda tutmaya çalışarak büyük ve karmaşık finansal ağlarda boyut indirgeyebilmek, hem de makine öğrenmesi algoritmalarını ağ bazlı niteliklerle besleyerek şüphelilik sınıflandırması yapmak amaçlanmıştır. İlk aşamada ağ boyutu indirgemenin, takip eden alt çizge oluşturma algoritmalarının verimini artırdığı gözlenmiştir. Kara para aklayıcıların organize bir şekilde meşru faaliyetler içinde gizlendikleri, dolayısıyla ağ yapısındaki ilişkilerin gizlenmiş şüphelilere dair iz taşıdığı hipotezine dayanarak aday alt çizgeler oluşturulmuştur. Her alt çizgenin iç işlem hacmi, dışarıya çıkan para miktarı, ağ boyutu ve benzeri ağ bazlı özellikleri hesaplanmış olup bu alt çizgeler, bankaların risk karşısında muhtemel duruşlarını temsil eden varsayımlar dahilinde, şüpheli veya masum olarak etiketlenmişlerdir. Oluşturulan aday veri seti güdümlü sınıflandırıcıları eğitmek için kullanıldığında, ayrılan test veri setindeki değerlendirmeler tatmin edici bir ayrıştırma performansının elde edildiğini göstermektedir. Bu sonuçlar, bu çalışmanın başlangıcında ortaya koyulan kara para aklamayla mücadelede ağ bazlı analizin katkısının alışılagelmiş kurala veya bireysel keşfe dayalı yöntemlerden yüksek olacağı hipotezini destekler niteliktedir. Bu bulgular, önerilen sistem bankalardan alınacak gerçek veri üzerinde uygulandığında, yanlış olumlu oranının azalması ve iş gücünün yükünün hafiflemesi açısından ümit vericidir.
Özet (Çeviri)
This study concentrates on the contributions of network-based methods in anti-money laundering. Being responsible for reporting suspicious activities, time-consuming analyses conducted by the banks through rule-based systems result in high false positive rates. Today, machine learning methods draw attention for their ability to reduce computational cost and false positive rates in anti-money laundering. In this research, the goal is to both reduce dimension of large and complex financial networks while minimizing the loss of valuable information and identify suspiciousness by feeding machine learning algorithms by network-based features using bank transaction networks. Dimensional reduction of networks in the first place enhanced the efficiency of follow- ing subgraph construction algorithms. Based on the hypothesis that money launderers disguise organizedly in licit activities, hence network relations bear the trace of hidden suspects, candidate subgraphs are constructed. Network-based features of each subgraph such as inside transaction volume, amount of outgoing transactions, size and so forth are calculated and these subgraphs are labeled as innocent or suspicious according to presumed risk aversion behaviors of banks. Created candidate subgraphs data set is used for training supervised classifiers and the evaluations on separate test data sets indicate that a satisfactory discriminative performance is obtained. These outcomes support the initial hypothesis that network-based analysis in anti-money laundering would contribute more compared to accustomed rule-based systems or individual analysis methods. These findings are promising for declining false positive rate and easing the burden on labor force in the event of a prospective implementation of the suggested system on real data to be acquired from banks.
Benzer Tezler
- Bilgisayar ağlarında açık kaynak kodlu güvenlik yazılımları ile anti-spam modülünün geliştirilmesi
Development of an anti-spam module using open source security softwares
ÖNDER ŞAHİNASLAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2007
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMaltepe ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Bölümü
PROF. DR. AHMET MESUT RAZBONYALI
- Reaktif güç kontrol rölesinde optimal anahtarlama için yeni bir yöntem
A new method for optimal switching in reactive power control relay
MUSTAFA ŞEKKELİ
Doktora
Türkçe
2004
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF.DR. NESRİN TARKAN
- Virmon: Sanallaştırma tabanlı otomatik bir dinamik zararlı yazılım analiz sistemi
Virmon: A virtualization-based automated dynamic malware analysis system
HÜSEYİN TİRLİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TAKUHİ NADİA ERDOĞAN
- Deniz ticaret endekslerini zaman serisi modelleri kullanarak tahminleme
Forecasting maritime trade indexes by using the time series models
KAAN KOYUNCU
Doktora
Türkçe
2022
Denizcilikİstanbul Teknik ÜniversitesiDeniz Ulaştırma Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. LEYLA TAVACIOĞLU
- Kredi kartları riskleri ve güvenlik önlemlerinin sigortacılık açısından incelenmesi
Research on the risks of credit cards and security implementations in the view of insurance
AYŞEGÜL BÖLÜKBAŞI