Online ödeme dolandırıcılığı saptama yöntemleri ve tespiti
Online payment fraud detection methods and determination
- Tez No: 811535
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ NURİ BİNGÖL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Üsküdar Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Fen Bilimleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- 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
- 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
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OSMAN NURİ UÇAN
- 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
2022
Bankacılıkİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALP ÜSTÜNDAĞ
- Eurpay master visa standardında akıllı kart kişiselleştirilmesi
Smart card personalization in europay, master, visa standard card
EŞREF ÖZGÜR ALTUNTAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2003
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BİLGE GÜNSEL
- Bilişim yoluyla dolandırıcılık ve korunma yöntemleri
Cyber fraud and protection methods
EMİN GÜRSOY
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Bilim ve TeknolojiAfyon Kocatepe Üniversitesiİnternet ve Bilişim Teknolojileri Yönetimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FEHMİ AKIN
- 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
2024
Bilim ve TeknolojiYeditepe ÜniversitesiVeri Bilimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. DIONYSIS GOULARAS