Kara para aklamanın önlenmesi için derin öğrenme
Deep learning for anti money laundering
- Tez No: 909250
- Danışmanlar: DR. YAHYA ŞİRİN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Sabahattin Zaim Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Bilimi ve Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 125
Özet
Bu tez, finansal suçlar aracılığıyla gerçekleşen kara para aklama sorununu ele almak ve özellikle kredi kartı dolandırıcılığı gibi suçların tespitindeki sınıf dengesizliği zorluğunu çözmek amacıyla derin öğrenme yaklaşımlarını araştırmaktadır. Dolandırıcılığı tespit etmedeki ana zorluk, normal ve sahte örnekler arasındaki doğal sınıf dengesizliğinden kaynaklanmaktadır. Bu sorunu çözmek adına otokodlayıcı tabanlı Gürültü Faktörü Kodlama yöntemi ile sentetik azınlık üst örnekleme tekniği birleştirilerek yeni bir sınıf dengeleme önerimi sunulmaktadır. Farklı veri kümelerinde çeşitli otokodlayıcı varyantları üzerinde gerçekleştirilen deneyler, önerilen yaklaşımın geleneksel üst örnekleme yöntemlerine kıyasla daha etkili olduğunu göstermektedir. Ayrıca çalışma, dolandırıcılık tespiti için çeşitli sınıflandırma yöntemlerini karşılaştırarak çok aşamalı derin öğrenme modellerinin genel performans üzerindeki olumlu etkilerini ortaya koymaktadır. Otokodlayıcı tabanlı Gürültü Faktörü Kodlama yaklaşımının, sınıf dengesizliği sorununu başarılı bir şekilde ele alarak yüksek doğruluk, anma, özgüllük, kesinlik, F1 puanı, AUC-ROC ve MCC değerlerinde etkileyici sonuçlar elde ettiği görülmektedir. Ancak bu yaklaşımın performansındaki veri kümesine bağlı değişkenlik, gelecekteki çalışmalarda model parametrelerinin daha etkin bir şekilde optimize edilmesi ve genelleme yeteneklerinin artırılması açısından dikkate alınmalıdır.
Özet (Çeviri)
This thesis investigates deep learning approaches to address the issue of money laundering, particularly in the detection of crimes such as credit card fraud, within the context of financial crimes. The primary challenge in fraud detection stems from the natural class imbalance between genuine and fraudulent examples. To tackle this issue, a novel proposal is presented by combining the autoencoder-based Noise Factor Encoding method with synthetic minority oversampling technique. Experiments conducted on various datasets with different autoencoder variants demonstrate the effectiveness of the proposed approach compared to traditional oversampling methods. Furthermore, the study compares various classification methods for fraud detection, highlighting the positive impact of multi-stage deep learning models on overall performance. The autoencoder-based Noise Factor Encoding approach successfully addresses the class imbalance problem, yielding impressive results in terms of high accuracy, recall, specificity, precision, F1 score, AUC-ROC, and MCC values. However, the variability in performance based on dataset characteristics emphasizes the need for more effective optimization of model parameters and enhanced generalization capabilities in future research endeavors.
Benzer Tezler
- Geldwäschebekämpfung in Deutschland und der Türkei: Vergleichende Analyse mit Blick auf die Banken
Almanya ve Türkiye'de para aklamanın önlenmesi: Bankalar açısından karşılaştırmalı bir analiz
HİRA GÜLTEKİN
Yüksek Lisans
Almanca
2024
BankacılıkTürk-Alman ÜniversitesiKamu Hukuku Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. JOACHIM KRETSCHMER
- Türkiye ve Dünya boyutlarıyla kara para gerçeği ve aklama suçu
Black money reality and laundering crime with Turkey and World size
HARUN MURAT ÇAKIN
- Karapara, karaparanın aklanması ve topluma zararları
Başlık çevirisi yok
GÜRKAN EKER
Yüksek Lisans
Türkçe
2003
Adli TıpAnkara ÜniversitesiDisiplinlerarası Adli Tıp Ana Bilim Dalı
PROF. DR. KAYHAN MUTLU
- Türkiye ekonomisinde kara para aklama olgusu açısından varlık barışı uygulamaları (2008 - 2018)
Assets peace practi̇ces in terms of black money laundering in Turkey economy (2008 - 2018)
KORAY PİRÇEKLİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
EkonomiKırıkkale Üniversitesiİktisat Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ CENGİZ SAMUR
- Bankacılık sisteminde kara para aklamasının önlenmesi, İran bankacılık sistemine bir model önerisi
Anti-money laundaring in banking system,a suggested model for Iranian banking system
AKBAR SAFDARİ