Geri Dön

Online ödeme dolandırıcılığı saptama yöntemleri ve tespiti

Online payment fraud detection methods and determination

  1. Tez No: 811535
  2. Yazar: IBRAHIM I. A. ALAMOUDI
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ NURİ BİNGÖL
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Üsküdar Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Fen Bilimleri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 81

Özet

Çevrimiçi ödeme işlemleri dünya genelinde yaygın kullanıma sahip olan bir ödeme sistemidir. Bu sistem güçlü bir altyapıya, güvenlik ve hızlıdır. Ödeme kolaylığını sağlaması açısından taşıdığı birçok avantaj yanında dezavantajlarının olduğu da görülmektedir. Bunların en önemlisi güvenlik noktasındadır. Bu nokta, Çevrimiçi ödeme dolandırıcılığı olarak ifade edilmektedir. Çevrimiçi ödeme dolandırıcılığı hem tespiti hem de önlenmesi noktasında önem arz eden bir meseledir. Son zamanlarda gelişen Yapay zekâ teknolojileri kullanılarak bu dolandırıcılığın tespitine ve önlemesine çalışılmaktadır. Yapay zekâ algoritmalarından (Lojistik Regresyon (Logistic Regression). Karar Ağaçları (Decision Tree). Rastgele Orman (Random Forest).) kullanılarak böyle bir tespit ve önleme çalışması ortaya konulabilmektedir. Bu çalışmanın %0.999555 doğruluk, %0.999361 kesinlik ve %0.999355 AUC değerleri ile bir başarı olarak değerlendirilmektedir. Çalışmanın eğitim metotları ve sınıflandırma sürecinde uzun bir çalışma zamanı maliyeti oluşturmaması bir başka avantaj olarak görünmektedir

Özet (Çeviri)

Online payment transactions are a widely used payment system all over the world. This system has a strong infrastructure, security and speed. It is seen that there are many advantages as well as disadvantages in terms of providing ease of payment. The most important of these is security. This point is called Online payment fraud. Online payment fraud is an important issue for both detection and prevention. This fraud is tried to be detected and prevented by using recently developed Artificial intelligence technologies. Such a detection and prevention study can be put forward by using artificial intelligence algorithms (Logistic Regression, Decision Tree, Random Forest). The results of this study are considered successful with 0.999555% accuracy, 0.999361% precision and 00.999555% AUC values. Another advantage of the study seems to be that it does not create a long study time cost in the training methods and classification process.

Benzer Tezler

  1. Makine öğrenmesi yöntemleri ile çevrimiçi kredi kartı işlemlerinde Fraud analizi tahmini

    Fraud analysis prediction in online credit card transactions using machine learning methods

    YASİN DİKBIYIK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş Üniversitesi

    Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. OSMAN NURİ UÇAN

  2. 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

    İngilizce

    2022

    Bankacılıkİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ALP ÜSTÜNDAĞ

  3. Eurpay master visa standardında akıllı kart kişiselleştirilmesi

    Smart card personalization in europay, master, visa standard card

    EŞREF ÖZGÜR ALTUNTAŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2003

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. BİLGE GÜNSEL

  4. Bilişim yoluyla dolandırıcılık ve korunma yöntemleri

    Cyber fraud and protection methods

    EMİN GÜRSOY

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Bilim ve TeknolojiAfyon Kocatepe Üniversitesi

    İnternet ve Bilişim Teknolojileri Yönetimi Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. FEHMİ AKIN

  5. Comparison of machine learning and deep learning methods for fraud detection

    Dolandırıcılık tespiti konusunda makine öğrenmesi ve derin öğrenme metodlarının karşılaştırılması

    CAN AKKAYA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilim ve TeknolojiYeditepe Üniversitesi

    Veri Bilimi Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. DIONYSIS GOULARAS