Geri Dön

Network-based methods for anti-money laundering

Kara para aklamayla mücadele için ağ temelli yöntemler

  1. Tez No: 652359
  2. Yazar: GİZEM TAŞ
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. TINAZ EKİM AŞICI
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2020
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. 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

  1. 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

    Türkçe

    2007

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMaltepe Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Bölümü

    PROF. DR. AHMET MESUT RAZBONYALI

  2. 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

    Türkçe

    2004

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. NESRİN TARKAN

  3. Virmon: Sanallaştırma tabanlı otomatik bir dinamik zararlı yazılım analiz sistemi

    Virmon: A virtualization-based automated dynamic malware analysis system

    HÜSEYİN TİRLİ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TAKUHİ NADİA ERDOĞAN

  4. Deniz ticaret endekslerini zaman serisi modelleri kullanarak tahminleme

    Forecasting maritime trade indexes by using the time series models

    KAAN KOYUNCU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Denizcilikİstanbul Teknik Üniversitesi

    Deniz Ulaştırma Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. LEYLA TAVACIOĞLU

  5. 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

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1995

    BankacılıkMarmara Üniversitesi

    DOÇ.DR. ÖMÜR Ş. BABAOĞLU