Finansal veride Bayes ağları kullanarak anomali tespiti
Anomaly detection in financial data using Bayesian networks
- Tez No: 952666
- Danışmanlar: DOÇ. DR. DERYA ERSEL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Hacettepe Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 95
Özet
Dijitalleşmenin hız kazanması ile birlikte akıllı telefonlar başta olmak üzere mobil cihazlar aracılığıyla gerçekleştirilen finansal işlemler yaygınlaşmış ve yüksek hacimlere ulaşmıştır. Ancak sağladığı kolaylık bir yana, bu durum beraberinde normal olmayan faaliyetlerin yani anomalilerin artmasına da neden olmuştur. Anomaliler, bazen makul sebeplerle açıklanabildiği için göz ardı edilebilirken bazen de kötü amaçlı işlemlere işaret edebileceğinden hayati öneme sahip olabilmektedir. Bu nedenle, her ne sebeple ortaya çıkmış olursa olsun anomalilerin tespit edilmesi ve incelenmesi çok önemlidir. Bu sayede, güvenlik politikaları gözden geçirilerek dolandırıcılık girişimleri önlenebilir ve finansal kayıplar azaltılabilir. Yeni ve öngörülemeyen anormal davranışların tespitinde çoğu zaman yetersiz kalan kural tabanlı yaklaşımların yerini, son yıllarda giderek artan şekilde veri odaklı ve olasılıksal yöntemler almaya başlamıştır. Bu çalışma, olasılık tabanlı Bayes Ağlarını kullanarak finansal veride anomali tespiti yapmayı amaçlamaktadır. Bu kapsamda, oldukça dengesiz bir veri kümesi üzerinde Kategorik Naïve Bayes, Gaussian Naïve Bayes, Tree Augmented Naïve Bayes ve Bayes Ağları kullanılmıştır.
Özet (Çeviri)
With the acceleration of digitalization, financial transactions executed via mobile devices, especially smartphones, have become widespread and reached high volumes. However, alongside the convenience it offers, this situation has also contributed to a rise in abnormal activities, i.e., anomalies. Anomalies can sometimes be ignored because they can be plausibly explained, and sometimes they can be of vital importance because they may indicate malicious transactions. It is therefore crucial to detect and investigate anomalies, regardless of their underlying causes. In this way, security policies can be revised, fraud attempts can be prevented, and financial losses can be reduced. Rule-based approaches, which are often insufficient in detecting new and unpredictable anomalous behaviors, have increasingly been replaced by data-driven and probabilistic methods in recent years. This study aims to detect anomalies in financial data using probability-based Bayesian Networks. In this context, Categorical Naïve Bayes, Gaussian Naïve Bayes, Tree Augmented Naïve Bayes and Bayesian Networks were used on a highly imbalanced dataset.
Benzer Tezler
- Impact of COVID-19 on global economics by forecasting GDP using ensemble of machine learning models
Makine öğrenme modelleri topluluğunu kullanarak GSYİH tahmininin küresel ekonomi üzerindeki COVİD-19'un etkisi
WASEEM SAJJAD MALIK
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
İşletmeAltınbaş Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ EMİR KAAN CENGİZ
- Makine öğrenimi tekniklerini kullanarak inşaatta risk tabanlı maliyet tahmini
Risk-based cost estimation in construction by employing machine learning techniques
AYNUR HÜRRİYET TÜRKYILMAZ
Doktora
İngilizce
2025
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÜL POLAT TATAR
- TFEEC : Türkçe finansal olay çıkarım derlemi
TFEEC : Turkish financial event extraction corpus
KADİR ŞİNAS KAYNAK
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AHMET CÜNEYD TANTUĞ
- Evaluation des performances des projets de l'affaire électronique basé sur GRC en utilisant le tableau de bord équilibré et management de capital client
CRM bazlı e-iş proje performanslarının dengelenmiş skorkartı ve entelektüel müşteri sermayesi yönetimi ile değerlendirilmesi
BURHAN BURÇ KILIÇER
Yüksek Lisans
Fransızca
2004
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiGalatasaray ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF.DR. ETHEM TOLGA
- Extensions of the standard real business cycle model: The case of Turkey
Standart reel iş çevrimi modeline eklentiler: Türkiye örneği
BERNA KÖTEHNE