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J-GLOBAL ID：201902230036292591   整理番号：19A2668018

Fraudsterに似た思考:統計的逐次特徴による不正トランザクションの検出【JST・京大機械翻訳】

Thinking Like a Fraudster: Detecting Fraudulent Transactions via Statistical Sequential Features

著者 (9件)： Jing Chen (Department of Computer Science and Technology, Tongji University, Shanghai, China) ,  Jing Chen (Key Laboratory of Embedded System and Service Computing, Ministry of Education, Shanghai, China) ,  Jing Chen (Shanghai Electronic Transactions and Information Service Collaborative Innovation Center, Shanghai, China) ,  Wang Cheng (Department of Computer Science and Technology, Tongji University, Shanghai, China) ,  Wang Cheng (Key Laboratory of Embedded System and Service Computing, Ministry of Education, Shanghai, China) ,  Wang Cheng (Shanghai Electronic Transactions and Information Service Collaborative Innovation Center, Shanghai, China) ,  Yan Chungang (Department of Computer Science and Technology, Tongji University, Shanghai, China) ,  Yan Chungang (Key Laboratory of Embedded System and Service Computing, Ministry of Education, Shanghai, China) ,  Yan Chungang (Shanghai Electronic Transactions and Information Service Collaborative Innovation Center, Shanghai, China)
資料名： Lecture Notes in Computer Science  (Lecture Notes in Computer Science)
巻： 11598  ページ： 588-604  発行年： 2019年 
JST資料番号： H0078D  ISSN： 0302-9743  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 電子取引におけるfraudの脅威を増加させることを目的として,これまでの研究者は既に多くの異なるモデルを提案している。しかし,従来の研究では,不正取引の逐次特性を利用していない。本論文において,実際のデータセットに関する統計解析によって,部分的順序逐次特徴が,例えば,妨害される前にできるだけ速く金銭をステアリングすることによって,frastersの固有の動機付けを反映することができることを発見した。逐次的特徴に基づいて,著者らは,新しいモデル,SeqFD(逐次的特徴ブースティングフラud検出器)を提案して,リアルタイムに不正なトランザクションを検出した。SeqFDは,歴史的取引を集約するためにスライディングタイム窓戦略を適用する。特定において,統計的逐次特徴を時間窓内のトランザクションに基づいて計算した。従って,生データセットは特徴集合に変換できる。いくつかの分類モデルを特徴集合に関して評価して,最終的に,XGBoostはSeqFDと良く適合する高速で,正確でロバストな分類装置であることを実証した。実際のデータセットに関する実験は,提案したモデルが,FPR(False Positive Rate)が1%未満であるとき,97.2%TPR(True Positive Rate)に達することを示した。さらに,予測を与えるための平均時間は1.5msであり,それは産業におけるリアルタイム要件を満たす。Copyright 2019 International Financial Cryptography Association Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 統計解析 ,  検出器 ,  電子商取引 ,  高速度 ,  *動機づけ ,  ロバスト性 ,  分類装置
準シソーラス用語： 分類モデル ,  生データ ,  時間窓 ,  実時間 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 不正トランザクション検出 ,  統計的逐次特徴 ,  滑り時間窓 ,  機械学習

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： 思考 ,  統計 ,  逐次