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J-GLOBAL ID：201702224054409021   整理番号：17A1564162

隠れMarkovモデル発散を用いたプリペイドカードのための逐次欠陥検出【Powered by NICT】

Sequential fraud detection for prepaid cards using hidden Markov model divergence

著者 (2件)： Robinson William N. (Computer Information Systems, Georgia State Univ.sersity, Atlanta, GA, USA) ,  Aria Andrea (Computer Information Systems, Georgia State Univ.sersity, Atlanta, GA, USA)
資料名： Expert Systems with Applications  (Expert Systems with Applications)
巻： 91  ページ： 235-251  発行年： 2018年 
JST資料番号： W0178A  ISSN： 0957-4174  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： プリペイドカード,貯蔵値カードが益々一般化しつつある。クレジットカードと同様に,それらの使用は詐欺,原価計算商人とカードプロセッサ百万ドルに脆弱である。詐欺検出を自動化するための事前技術は顧客に関連した事前規則または専門化学習モデルに依存している。ほとんど,これらの技術は不正配列または変化挙動,誤警報をもたらすを考慮していない。トランザクションモデルを動的に作成し,更新できる,詐欺はプリペイドカードのための自動的に検出できるかを示した。カード処理会社は店舗側の端末装置のモデルよりもむしろプリペイドカードの匿名性のために顧客,部分を生成する。法を自動的に生成し,更新し,商船端末の隠れMarkovモデル(HMM)を比較した。実交流データに詐欺検出と実験手法の効率性と有効性を示した。不正テストケース,既知の不正例由来で,この方法は良好なFスコアを有していた。技術は商人のための実時間における不正行為を検出することができ,カードトランザクションは,現代のトランザクション処理システムによって処理される。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： *故障検出 ,  自動化 ,  トランザクション処理 ,  端末装置 ,  クレジットカード ,  学習モデル ,  *隠れMarkovモデル ,  セキュリティ ,  原価計算 ,  *プリペイドカード ,  商船
準シソーラス用語： テストケース ,  匿名性 ,  誤警報 ,  詐欺 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 蓄積価値カード ,  トランザクション処理 ,  詐欺検出 ,  隠れMarkovモデル ,  KL発散 ,  セキュリティ

分類 (3件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  計算機網  (JC03000K) ,  データ保護  (JD01020V)

タイトルに関連する用語 (5件)： 隠れMarkovモデル ,  発散 ,  プリペイドカード ,  逐次 ,  欠陥検出