Geri Dön

Developing agent-based fraud detection system

Etmen tabanlı suistimal tespit sisteminin geliştirilmesi

  1. Tez No: 957649
  2. Yazar: MUHAMMED IŞIK
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ERCAN ÖZTEMEL
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Bankacılık, Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, İstatistik, Banking, Computer Engineering and Computer Science and Control, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2025
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Marmara Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Gelişen teknoloji ve dijitalleşme, bankacılıkta kredi kartı dolandırıcılığı başta olmak üzere birçok sahtekarlık kavramlarını da beraberinde getirmektedir. Bankaların karşılaştıkları dolandırıcılık girişimlerinin gerçekleşmesi durumunda maddi zarar ve güven kaybı gibi olumsuz durumlar oluşmaktadır. Bankaların karşılaştıkları dolandırıcılık girişimlerini tespit etmeleri ve modelleyebilmeleri oldukça zordur. Kredi kartı dünyasında, tüm hareketlerin 1%'lik kısmını bile oluşturamayan dolandırıcılık işlemlerinin tespiti, analizi ve modellemesi olağan dengeli veri seti çalışmalarına göre zordur. Gelişmiş analiz ve modelleme teknikleri ile veri seti üzerinde ön işlemler yapılarak kredi kartı dolandırıcılık sorunları giderilmeye çalışılmaktadır. Bu çalışmada, kredi kartı fraud tespit modeli için dengeli olmayan veri setinin dengeli hale getirilmesi, önemli özelliklerin belirlenmesi, veri üzerinde otonom ajanların eklenmesi ve otonom ajanlardan elde edilen bilgilerin sınıflandırılması aşamaları gerçekleştirilmiştir. Diğer bir deyişle; bu çalışmada, kredi kartı fraud tespit modeli için çok yönlü etmen tabanlı karar modeli geliştirilmiştir. Çalışmada dengesiz öğrenme, özellik seçim ve etmen tabanlı öğrenme modeli geliştirme alanlarından faydalanılmıştır. Geliştirilen etmen tabanlı modelin performansı ile iyi bilinen denetimli öğrenme metotlarının performansları karşılaştırılmıştır. Sonuçlar incelendiğinde, geliştirilen etmen tabanlı modelin denetimli öğrenme modellerine göre daha iyi performans gösterdiği görülmüştür. Model karşılaştırmasında yaygın model performans metrikleri yanı sıra aksiyon planlarının geliştirilmesinde kullanılan çağdaş yaklaşımlar da kullanılmıştır.

Özet (Çeviri)

Developing technology and digitalization bring with it many fraud concepts, especially credit card fraud in banking. In case of fraud attempts encountered by banks, negative situations occur such as financial damage and loss of trust. It is very difficult for banks to detect and model the fraud attempts they encounter. Detection, analysis and modelling of fraudulent transactions, which do not even constitute 1% of all transactions, are difficult compared to common balanced data set studies in the banking world. Dataset problems of credit card fraud are tried to be eliminated by performing preliminary operations on the raw dataset with advanced analysis and modelling techniques. In this study, the stages of balancing the imbalanced dataset for the credit card fraud detection model, determining important features, adding autonomous agents to the data and classifying the information obtained from autonomous agents were carried out. In this study, a multi-faceted agent-based decision model was developed for the credit card fraud detection model. In the study, the fields of imbalanced learning, feature selection and agent-based learning model development were used. In this study, the performance of the agent-based fraud detection model was compared with the performances of well-known supervised learning methods. When the results were examined, it was seen that the developed agent-based model performed better than supervised learning models. In the model comparison, not only common model performance metrics were used, but also contemporary approaches used in developing action plans.

Benzer Tezler

  1. Yapay zeka tabanlı görüntü işleme teknikleri ile nesnelerin modellenmesi

    Modeling objects with artificial intelligence-based imageprocessing techniques

    ÖMER FARUK EREKEN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2026

    Yönetim Bilişim SistemleriDokuz Eylül Üniversitesi

    Yönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÇİĞDEM TARHAN

  2. Dokuma kumaşlarda örgü tipinin ham kumaşın boyutları ve geometrik özellikleri üzerindeki etkilerinin araştırılması

    Başlık çevirisi yok

    EMEL ÖNDER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1985

    Tekstil ve Tekstil MühendisliğiEge Üniversitesi

    Tekstil Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. GÜNGÖR BAŞER

  3. Düz atkı örme kumaşlarda ilmek eğikliğinin iplik özellikleri ile ilişkisi üzerine bir araştırma

    Başlık çevirisi yok

    FATMA ÇEKEN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1985

    Tekstil ve Tekstil MühendisliğiEge Üniversitesi

    Tekstil Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. GÜNGÖR BAŞER

  4. Çukurova bölgesinde biyoklimatik veriler kullanılarak açık ve yeşil alan sistemlerinin belirlenmesi ilkeleri üzerinde bir araştırma

    A research on the determination of the principles in open and green spaces systems by using the bioclimatic data in Çukurova region

    MEHMET FARUK ALTUNKASA

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1987

    Çevre MühendisliğiÇukurova Üniversitesi

    Peyzaj Mimarlığı Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ERDOĞAN GÜLTEKİN

  5. Ülkemizdeki çeşitli büyüklükteki yerleşim merkezlerinde uygulanabilecek kültür yapısı planlama modeli

    The Planning model of the cultural building which applicable at different size of settlement center

    MUSTAFA İNCESAKAL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1986

    Şehircilik ve Bölge PlanlamaGazi Üniversitesi

    Mimarlık Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. UMUR ERKMEN