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: 51
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
- A new artificial intelligence based framework for network fault management
Ağ hata yönetimi için yeni bir yapay zeka tabanlı çerçeve
MUKHALAD WAJDI JALAL WAJDI
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş ÜniversitesiBilişim Teknolojileri Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ABDULLAHI ABDU IBRAHIM
- Semi-automated image labeling framework for honeybee (Apis mellifera) detection and tracking in automated bee hive applications
Otomatik arı kovanı uygulamalarında bal arısı (Apis mellifera) tespiti ve takibi için yarı otomatik görüntü etiketleme sistemi
ALPER EMRE HAS
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HANDE ALEMDAR
- Fog computing architecture for e-textile applications
E-tekstil uygulamaları için sis bilişim mimarisi
KADİR ÖZLEM
Doktora
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÖKHAN İNCE
DOÇ. DR. ÖZGÜR ATALAY
- Artificial intelligence based risk analysis in project management
Proje yönetiminde yapay zekâ tabanlı risk analizi
YASEMİN TUNCER
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiMarmara ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ERCAN ÖZTEMEL
- Contributions to the determination of optimized driving strategies for electric vehicles using artificial intelligence based methods
Elektrikli araçlar için yapay zeka tabanlı yöntemlerle en uygunlaştırılmış sürüş stratejilerinin belirlenmesine katkılar
UFUK BOLAT
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. DERYA AHMET KOCABAŞ
DOÇ. DR. GÜLCİHAN ÖZDEMİR