Anomali belirleme yaklaşımları ile sahtekarlık tespiti
Anomaly detection approaches to identify fraud
- Tez No: 898648
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ENGİN YILDIZTEPE
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Finansal sahtekarlık, anomali belirleme, kredi kartı sahtekarlıgı, ˘ izolasyon ormanı, tek sınıflı destek vektör makineleri, Financial fraud, anomaly detection, credit card fraud, isolation forest, one-class support vector machine
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Veri Bilimi Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 65
Özet
E-Ticarette kredi kartı sahtekarlıgı, bireyler ve kurumlar için büyük bir sorun te¸skil ˘ etmektedir. Bu çalı¸sma, kredi kartı i¸slemlerinde sahtekarlıgın tespit edilmesi amacıyla ˘ anomali belirleme yakla¸sımlarının kullanılmasını incelemektedir. Tezde, kredi kartı i¸slemlerinde sahtekarlıgın tespiti için“FindOut”adı verilen yeni bir yakla¸sım ˘ geli¸stirilmi¸stir. Önerilen yakla¸sım, mü¸sterilerin geçmi¸s harcama profillerini analiz ederek ¸süpheli i¸slemleri tespit etmeyi hedeflemektedir. Ara¸stırma kapsamında kullanılan anomali belirleme yöntemleri arasında izolasyon ormanı, eliptik zarf, yerel aykırı deger ve tek sınıflı destek vektör makineleri yer almaktadır. Bu yöntemlerin ˘ etkinligi, farklı veriler ve sahtekarlık senaryoları üzerinde de ˘ gerlendirilmi¸stir. ˘ Sonuçlar, geli¸stirilen modellerin sahtekarlık tespitinde yüksek dogruluk ve dü¸sük ˘ yanlı¸s pozitif oranlarına ula¸sabildigini göstermektedir. ˘
Özet (Çeviri)
Credit card fraud in e-commerce poses a significant problem for individuals and organisations. This study examines the use of anomaly detection approaches to identify fraud in credit card transactions. In this thesis, a new approach called“FindOut”has been developed to detect fraud in credit card transactions. The approach aims to identify suspicious transactions analyzing customers' past spending profiles. The anomaly detection methods used in this research include isolation forest, elliptic envelope, local outlier factor, and one class support vector machine. The effectiveness of these methods has been evaluated on various datasets and fraud scenarios. The result shows that the developed models can achieve high accuracy and low false positive rates in fraud detection.
Benzer Tezler
- A situational awareness framework for connected autonomous vehicles
Bağlantılı otonom araçlar için durum farkındalık sistemi
DERYANUR TEZCAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÜLAY ÖKE GÜNEL
- PAX9 genindeki G-1031A ve T-912C polimorfizmleri ile diş eksikliği (Hypodonti ve Oligodonti) ilişkisinin incelenmesi
Evaluation of relationship between G-1031A and T-912C polymorphisms in PAX9 gene and tooth agenesis (hypodontia and oligodontia)
NURETTİN EREN İŞMAN
- Unsupervised anomaly detection algorithms
Denetimsiz anomali tespit algoritmaları
BEYZA KIZILKAYA
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
İstatistikDokuz Eylül Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ENGİN YILDIZTEPE
- Coğrafi konum ve sensör verileri ile gözetimsiz sürücü performansı skorlama
Unsupervised driver performance scoring using geographical position and sensor data
OZAN FIRAT ÖZGÜL
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiTOBB Ekonomi ve Teknoloji ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ HARUN TAHA HAYVACI
- An online network intrusion detection system for DDoS attacks with IoT botnet
IoT botnetleri ile yapılan dağıtık servis dışı bırakma saldırıları için çevrimiçi bir ağ saldırı tespit sistemi
ERİM AYDIN
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ŞERİF BAHTİYAR