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J-GLOBAL ID：202002246405922512   整理番号：20A1944831

金融取引における不正検出のための機械学習ベースアプローチの臨界解析【JST・京大機械翻訳】

Critical Analysis of Machine Learning Based Approaches for Fraud Detection in Financial Transactions

著者 (3件)： Amarasinghe Thushara (Department of Computing, Informatics Institute of Technology, University of Westminster, Colombo, Sri Lanka) ,  Aponso Achala (Department of Computing, Informatics Institute of Technology, University of Westminster, Colombo, Sri Lanka) ,  Krishnarajah Naomi (Department of Computing, Informatics Institute of Technology, University of Westminster, Colombo, Sri Lanka)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： ICMLT ’18  ページ： 12-17  発行年： 2018年 
JST資料番号： D0698C  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： Fraudは,今日,トリリオンドル産業になった。いくつかの金融会社は, fraudent活動の同定に働く,別々のドメインエキスパートチームとデータ科学者を持っている。データ科学者は,しばしば複雑な統計モデルを用いて, fraudを同定する。しかし,この手法には多くの欠点がある。Fraud検出はリアルタイムではなく,多くの場合,実際の fraudが発生している後にのみ, fraudent活動が同定される。これらの方法論はヒューマンエラーの傾向がある。さらに,それは高価で,高度に熟練したドメインエキスパートチームとデータ科学者を必要とする。それにもかかわらず,手動不正検出方法論の精度は低く,そのために大量のデータを扱うのが非常に困難である。よりしばしば,不正活動パターンを同定するために, fraudent活動に関連した他の取引への時間のかかる研究を必要とする。財政会社は,これらの伝統的方法論に費やされた資源と金銭にもかかわらず,関心(ROI)の十分な収益を得ていない。従来の不正検出方法論の大部分は,離散データ点に焦点を合わせた。しかし,これらの方法論は今日のニーズにはもはや十分ではない。 fraudsterとハッカーは,最急な眼からさえそれらの不正活動をマスクするために,より先進的で切れ刃の技術を使用する。これらの方法論は,既知のタイプの攻撃を検出するだけであり,従って,従来の方法論のこれらの欠点に取り組むための分析アプローチが必要である。本論文の目的は,金融取引のための不正検出システムに統合できる選択機械学習と異常値検出技術をレビューすることである。Bayesネットワーク,リカレントニューラルネットワーク,サポートベクターマシン,ファジィ論理,隠れMarkovモデル,K-平均クラスタ化,K-Nearest近傍,および不正検出ドメインに関する既存の実装のような様々な機械学習アルゴリズムを考察し,不正検出システムのためのより良いアプローチを見つける。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *金融 ,  クラスタ化 ,  ヒューマンエラー ,  切れ刃 ,  臨界 ,  統計模型 ,  ファジィ論理 ,  *機械学習 ,  学習アルゴリズム ,  隠れMarkovモデル ,  サポートベクトルマシン
準シソーラス用語： 信念ネットワーク ,  リカレントニューラルネットワーク ,  実時間 ,  *不正検出 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 不正検出 ,  機械学習 ,  教師付き異常検出と教師なし異常検出

分類 (3件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  その他の情報処理  (JE15050M) ,  経営工学一般  (KA01010C)

タイトルに関連する用語 (6件)： 金融 ,  取引 ,  不正検出 ,  機械学習 ,  臨界 ,  解析