Fraud detection in blockchain cryptocurrencies
Blokzincir kripto paralarda dolandırıcılık tespiti
- Tez No: 814971
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ALPER CAMCI, DOÇ. AKHAN AKBULUT
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Bahçeşehir Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 99
Özet
Kripto paraların hızla kabul görmesi, para aklama ve yasa dışı hizmetler gibi bir dizi zorluğu da beraberinde getirmiştir. Merkezi olmayan ve anonim yapıları nedeniyle kripto para ağlarının açıklığını ve güvenliğini korumak için güvenilir bir dolandırıcılık tespit sistemi gerekmektedir. Önceki yaklaşımlarda, geleneksel makine öğrenimi ve graf tabanlı algoritmalar genellikle gelecekteki zaman adımlarında genelleme ve sağlamlık sorunları yaşamaktadır. Bu araştırmada, graf yapılı sinir ağı (GNN) mimarileri olan GCN, GAT, GraphSAGE, GIN ve RGGCN, kripto para dolandırıcılığı tespiti için kullanılmaktadır. Bu GNN mimarileri, Ethereum işlemlerini graf olarak modellenerek, karmaşık bağımlılıkları ve ilişkileri yakalamaktadır. GCN, etkili mesaj iletimi ve birleştirme yetenekleriyle yerel ve küresel bağımlılıkları öğrenirken, GraphSAGE büyük ölçekli grafikler için örnekleme ve birleştirme stratejileri kullanmaktadır. GAT, ilgili düğümlere odaklanmak için dikkat mekanizmalarını entegre ederken, GIN farklı graf yapılarıyla esnek bir birleştirme fonksiyonu sunar ve RGGCN, yerel ve küresel graf bilgisini artakalan bağlantılarla yakalar. Sağlam ve doğru kripto para dolandırıcılığı tespiti modelleri oluşturmak için sahte ve gerçek işlemlerin etiketlenmiş veri setleri üzerinde kapsamlı deneyler gerçekleştirildi. Graf yapısından önemli özellikler çıkarılarak, hileli desenlerin tespiti mümkün hale getirildi. Dengesiz veri setleri ve ölçeklenebilirlik gibi engellerin aşılması, güvenilir erken tespit ve önleme mekanizmaları için hayati önem taşımaktadır. Bu bulgular, dijital para birimlerinin güvenliğini artırmaya katkıda bulunmaktadır. Hedef, finansal kuruluşlar, düzenleyici kurumlar ve kripto para platformlarını, GCN, GAT, GraphSAGE, GIN, RGGCN gibi çerçeveler kullanarak gelişmiş GNN tespit ve hafifletme araçlarıyla donatmaktır. Bu sayede küresel kripto para piyasasının güvenliğini sağlamak mümkün olacaktır.
Özet (Çeviri)
The rise of cryptocurrencies has brought both benefits and challenges, including the increase in cybercriminal activities like money laundering and illegal services. To protect decentralized and anonymous cryptocurrency networks, reliable fraud detection systems are urgently needed. Previous approaches using conventional machine learning and graph-based algorithms have struggled with generalization and robustness. This research focuses on using graph neural network (GNN) architectures, including GCN, GAT, GraphSAGE, GIN, and RGGCN, for cryptocurrency fraud detection. These GNN architectures capture complex dependencies and relationships in Ethereum transactions modeled as graphs. GCN efficiently handles message-passing and aggregation to learn local and global dependencies, while GraphSAGE uses sampling and aggregation for large-scale graphs. GAT incorporates attention mechanisms to focus on relevant nodes, GIN offers flexibility in handling different graph structures, and RGGCN captures both local and global information with residual connections. Extensive experiments were conducted on labeled datasets of fraudulent and genuine transactions to develop accurate and robust fraud detection models. Significant features were extracted from the graph structure, enabling the identification of subtle fraudulent patterns. Overcoming challenges such as imbalanced datasets and scalability is crucial for reliable early detection and prevention of fraud. The findings contribute to enhancing the safety of digital currencies. The goal is to equip financial institutions, regulatory bodies, and cryptocurrency platforms with advanced GNN detection and mitigation tools, using frameworks like GCN, GAT, GraphSAGE, GIN, RGGCN, to safeguard the security of the global cryptocurrency market.
Benzer Tezler
- Kripto para: Muhasebeleştirilmesi ve kripto para dolandırıcılığının tespitinde adli muhasebenin rolü
Accounting for cryptocurrency and the role of forensic accounting in cryptocurrency fraud detection
AL-FAHAD TAREQ ATIYAH AL-DULAIMI
- Digital transformation in finance exploring the evolution and impact of Fintech innovation
Finansta dijital dönüşüm Fintech inovasyonunun evrimi ve etkisini keşfedin
ALI SATTAR JABBAR AL-HRAISHAWI
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş ÜniversitesiBilişim Teknolojileri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ OGUZ KARAN
- Blokzincir teknolojisinin kredi transferinde kullanımı
Using blockchain technology in credit transfer
ZEYNEP KIYMIK
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKahramanmaraş Sütçü İmam ÜniversitesiEnformatik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET TEKEREK
- Türk sigorta sektöründe kullanılan yeni dijital teknolojiler (Insurtech)
New digital technologies used in Turkish insurance sector (Insurtech)
PINAR AYDEMİR
Doktora
Türkçe
2023
Sigortacılıkİstanbul Ticaret ÜniversitesiSigortacılık ve Risk Yönetimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÜNAL HALİT ÖZDEN
- Yeni dijital teknolojilerin denetim süreçlerine etkisi: Blockchaın ve yapay zekânın rolü
Audit of new digital technologies impact on processes: Blockchain and artificial the role of intelligence
SAYED AHMAD MANSOOR SAWIZ