Detection of anomalous fund transfers between different banks
Farklı bankalar arası anormal fon transferlernin ̇tespiti
- Tez No: 756797
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ERDEM AKAGÜNDÜZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Fon transferi, Uzun kısa süreli bellek, Öğrenme teknikleri, Fund transfer, Long- short term memory, Learning techniques
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Enformatik Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Modelleme ve Simülasyon Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bankalar arasındaki fon transferleriyle ilgili, dolandırıcılık ve bankacılık sisteminin kötüye kullanılması gibi çeşitli riskler vardır. Beklenmeyen mesajlar veya aktarımlar meydana gelebileceğinden, bu fon transfer ağındaki herhangi bir anormallik tespit edilmeli ve öğrenilmelidir. Bu tezin amacı, fon transfer paketlerindeki anormallikleri tespit etmektir. Farklı fon transfer protokolleri farklı mesaj türleri kullanır. Ayrıca bu mesajların tarihler, katılımcılar, miktarlar, zaman aralıkları vb. gibi birçok farklı özelliği vardır. Biz, fon transferlerindeki anormallikleri tespit etmek için LSTM Oto-kodlayıcılar, izolasyon ormanları, yerel aykırı değer faktörleri ve k-en yakın komşu gibi çeşitli istatistiksel, makine öğrenimi ve derin öğrenme tabanlı anomali tespit yöntemlerini kullandık. Bu amaçla, bir dizi gerçek dünya fon transferi mesajı topladık ve bu seti deneylerimizde kullandık. Öznitelik grubu seçiminin anomali tespitinin doğruluğu üzerinde önemli bir etkisi olduğu sonuçlarımızdan açıkça görülmektedir.
Özet (Çeviri)
There are various risks associated with fund transfers between banks, including frauds and abuse of the banking system. Any anomaly in a fund transfer network must be detected and learned, since unexpected messages or transfer events may occur. The purpose of this thesis is to detect anomalies in a fund transfer network using fund transfer packets. In such a network, different fund transfer protocols use different message types. Moreover, these messages have several different features, such as dates, participants, amounts, time intervals, etc. We utilize various statistical, machine learning and deep learning-based anomaly detection methods such as isolation forests, local outlier factors, k-nearest-neighbour and LSTM Autoencoders to detect anomalies in fund transfers. For this purpose, we collect a set of real-world fund transfer messages and utilize this set in our experiments. It is evident from our results that feature group selection has a significant impact on the accuracy of anomaly detection.
Benzer Tezler
- NaI (TI) dedektörleri için toplam verim ve tüm enerji pik duyarlığının Monte Carlo metodu ile elde edilmesi
Başlık çevirisi yok
N. REMZİYE ERGÜL
Yüksek Lisans
Türkçe
1987
Fizik ve Fizik MühendisliğiUludağ ÜniversitesiFizik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CİHAN ÖZMUTLU
- Çorum toprak sanayii malzeme sahası olarak Sazköy killerinin etüdü
The Investigation of the Sazköy clays as meterial deposit for Çorum brick and the industry
METİN ARSLAN
Yüksek Lisans
Türkçe
1987
İnşaat MühendisliğiGazi ÜniversitesiYapı Eğitimi Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. RECEP KILIÇ
- 5 Cl Pu-Be nötron kaynağı kullanarak aktivasyon analizi ile analizi mümkün olan elementlerin dedeksiyon limitlerinin tespiti
Investigation of the possibility in analysis of elements by activation analysis and determination of detection limits of proposed elements using a 5 Cl Pu-Be neutron source
İSMET ÇELENK
- Lohusalıkta anneye verilen sağlık eğitiminin annenin doğum sonrası döneme ilişkin bilgi düzeyine etkisinin incelenmesi
Başlık çevirisi yok
HANDAN GÜLER
Yüksek Lisans
Türkçe
1987
HemşirelikCumhuriyet ÜniversitesiHemşirelik Ana Bilim Dalı
Y.DOÇ.DR. MELİHA ATALAY
- Temel boyutlarıyla müziksel işitmenin incelenmesi
Research in musical audibility with it's basic dimensions
MEHLİKA DÜNDAR