An artificial intelligence based frameworkfor fraud detection in cloud call centers forlow-resourced languages Arabic as a use case
Kullanım örneği olarak düşük kaynaklı Arapça dilleri için bulut çağrı merkezlerinde sahtecilik tespitine yönelik yapay zeka tabanlı bir çerçeve
- Tez No: 868031
- Danışmanlar: DOÇ. DR. PINAR SARISARAY BOLUK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Bahçeşehir Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Siber Güvenlik Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Çeşitli sektörlerdeki dijital dönüşüm, yalnızca dolandırıcılığa maruz kalma riskini önemli ölçüde artırmakla kalmadı, aynı zamanda teknolojik gelişmelerin yanı sıra dolandırıcılık faaliyetlerinde de sürekli ilerlemelere yol açtı. Bu araştırma, iletişim dili olarak Arapça'yı kullanan bulut telefon sistemleri için özel olarak tasarlanmış bir sahtekarlık tespit hattının geliştirilmesine odaklanmaktadır. Dolandırıcılık tespit stratejisi, abonelerin katılım süreci sırasında sıkı kontroller, şüpheli faaliyetlerin sürekli izlenmesi ve çağrı içeriği verilerini dolandırıcılık işaretleri açısından analiz etmek için Otomatik Konuşma Tanıma (ASR) modellerinin ve Büyük Dil Modellerinin (LLM'ler) değerlendirilmesini içerir. Bu çok katmanlı yaklaşım, çağrıyla ilgili olmayan özellikleri, ödeme geçmişlerini ve hesap kullanım modellerini inceleyerek potansiyel dolandırıcılığın belirlenmesine yardımcı olur, ayrıca belirli anahtar kelimeler için yazıya geçirilmiş çağrı içeriğini ve bilinen dolandırıcılık davranışlarıyla anlamsal benzerlikleri analiz eder. Orta Doğu ve Kuzey Afrika bölgesindeki bir bulut telefon hizmeti sağlayıcısında uygulanan ve 1000'den fazla hesabı kapsayan çerçevenin sonuçları, 47 hesabın sahtekarlık olarak işaretlenmesiyle sonuçlandı; bunlardan 41'i gerçekten sahtekarlıktı. Sonuçlar umut vericiydi ve yaklaşımımızın dolandırıcılık risklerini azaltmadaki etkinliğini vurguluyor ve potansiyel olarak sektörü önemli mali ve itibari zararlardan kurtarıyor
Özet (Çeviri)
The digital transformation across various sectors has not only significantly increased exposure to fraud but also driven continuous advancements in fraudulent activities alongside technological developments. This research focuses on the development of a fraud detection pipeline tailored for cloud telephony systems that utilize Arabic as the communication language. The fraud detection strategy includes strict checks during the onboarding process of subscribers, continuous monitoring for suspicious activities, and the evaluation of Automatic Speech Recognition (ASR) models and Large Language Models (LLMs) to analyze call content data for signs of fraud. This multi-layered approach aids in identifying potential fraud by reviewing non-call related characteristics, payment histories, and account usage patterns, alongside analyzing transcribed call content for specific keywords and semantic similarities to known fraudulent behaviors. The results of the framework being applied on a MENA region cloud telephony service provider, covering over 1000 accounts results in flagging 47 accounts as fraudulent, of which 41 were indeed fraudulent. Results were promising and underscore the effectiveness of our approach in mitigating fraud risks, potentially saving the industry significant financial and reputational damages
Benzer Tezler
- Yapay zeka tabanlı görüntü işleme teknikleri ile nesnelerin modellenmesi
Modeling objects with artificial intelligence-based imageprocessing techniques
ÖMER FARUK EREKEN
Doktora
Türkçe
2026
Yönetim Bilişim SistemleriDokuz Eylül ÜniversitesiYönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÇİĞDEM TARHAN
- Açıklanabilir yapay zeka ile deepfake resim, video ve seslerin tespiti
Detection of deepfake images, videos and audio with explainable artificial intelligence
SENANUR ARMAĞAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET KAYA
- Siber güvenlik perspektifinden deepfake: Stratejik yaklaşımlar ve Türkiye için model önerisi
Deepfake from a cybersecurity perspective: Strategic approaches and a model proposal for Turkey
ZEYNEP HAZAL GÜNAY
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Mühendislik BilimleriGazi ÜniversitesiAdli Bilişim Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA ALKAN
- ARTIFICIAL INTELLIGENCE BASED METHOD TO ENHANCE CUSTOMER SERVICE OVER THE INTERNET
İNTERNET ÜZERİNDEN MÜŞTERİ HİZMETLERİNİ GELİŞTİRMEK İÇİN YAPAY ZEKA TABANLI YÖNTEM
SHAMS KHAIRULDEEN ABDULQADER
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Altınbaş ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ HASAN ABDULKADER
- Yapay zekanın sektörel uygulama alanları ve etkileri üzerine bir inceleme
A study on sectoral application areas and effects of artificial intelligence
GİZEM ALTINDERE YAZICI
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
İşletmeİstanbul Teknik Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ADNAN VEYSEL ERTEMEL