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J-GLOBAL ID：201802264660552853   整理番号：18A0973806

挙動に基づく新しいクレジットカード不正検出法【JST・京大機械翻訳】

A new credit card fraud detecting method based on behavior certificate

著者 (7件)： Zheng Lutao (MoE Key Lab of Embedded System & Service Computing, Tongji University, Shanghai, 201804, China) ,  Liu Guanjun (MoE Key Lab of Embedded System & Service Computing, Tongji University, Shanghai, 201804, China) ,  Luan Wenjing (MoE Key Lab of Embedded System & Service Computing, Tongji University, Shanghai, 201804, China) ,  Li Zhengchuan (MoE Key Lab of Embedded System & Service Computing, Tongji University, Shanghai, 201804, China) ,  Zhang Yuwei (MoE Key Lab of Embedded System & Service Computing, Tongji University, Shanghai, 201804, China) ,  Yan Chungang (MoE Key Lab of Embedded System & Service Computing, Tongji University, Shanghai, 201804, China) ,  Jiang Changjun (MoE Key Lab of Embedded System & Service Computing, Tongji University, Shanghai, 201804, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： ICNSC  ページ： 1-6  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 電子商取引(e-コマース)の普及に伴い,クレジットカードfraの問題はますます深刻になっている。したがって,不正検出に関する研究は興味深く重要である。カードホルダの歴史的トランザクションパターンを抽出することは,fraudを検出する重要な方法である。本論文において,著者らは,カードホルダーの取引習慣を反映する行動証明書(BC)に基づく新しいクレジットカード不正検出システム(FDS)を提案した。著者らの方法において,行動特徴とfvalと週末のようないくつかの特別なケースの間の相関をBCに考慮した。最初に,各カードホルダのトランザクション記録から一連の挙動特徴を抽出した。次に,これらの挙動特徴に基づいて,彼のBCを構築する。最終的に,著者らは,彼の/彼のBCに基づく各カードホルダの入来取引のためのリスク度を計算する。その程度が閾値より高い場合には,それはfraudと考えられる。著者らの実験は著者らの方法の有効性を示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： CASE ,  *クレジットカード ,  電子商取引
準シソーラス用語： 証明書 ,  *不正検出 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： データ保護  (JD01020V) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： 挙動 ,  クレジットカード ,  不正検出