اكتشاف الاحتيال: الاستفادة من خوارزميات الكشف عن الحالات الشاذة للأمن العالمي

في عالم اليوم المترابط، يشكل الاحتيال تهديدًا كبيرًا للشركات والأفراد على حد سواء. من عمليات الاحتيال ببطاقات الائتمان إلى الهجمات الإلكترونية المتطورة، أصبحت الأنشطة الاحتيالية معقدة بشكل متزايد ويصعب اكتشافها. غالبًا ما تتقاعس الأنظمة التقليدية القائمة على القواعد في تحديد أنماط الاحتيال الجديدة والمتطورة. هذا هو المكان الذي تدخل فيه خوارزميات الكشف عن الحالات الشاذة، مما يوفر نهجًا قويًا وقابلاً للتكيف لحماية الأصول ومنع الخسائر المالية على نطاق عالمي.

ما هو الكشف عن الحالات الشاذة؟

الكشف عن الحالات الشاذة، والمعروف أيضًا باسم اكتشاف القيم المتطرفة، هو أسلوب لتنقيب البيانات يُستخدم لتحديد نقاط البيانات التي تنحرف بشكل كبير عن القاعدة. يمكن أن تمثل هذه الحالات الشاذة معاملات احتيالية، أو اقتحامات للشبكات، أو أعطال في المعدات، أو أحداث غير عادية أخرى تتطلب مزيدًا من التحقيق. في سياق اكتشاف الاحتيال، تقوم خوارزميات الكشف عن الحالات الشاذة بتحليل مجموعات بيانات ضخمة من المعاملات وسلوك المستخدم والمعلومات الأخرى ذات الصلة لتحديد الأنماط التي تشير إلى نشاط احتيالي.

المبدأ الأساسي وراء الكشف عن الحالات الشاذة هو أن الأنشطة الاحتيالية غالبًا ما تعرض خصائص تختلف بشكل كبير عن المعاملات المشروعة. على سبيل المثال، يمكن أن يكون الارتفاع المفاجئ في المعاملات من موقع غير عادي، أو عملية شراء كبيرة تتم خارج ساعات العمل العادية، أو سلسلة من المعاملات التي تنحرف عن عادات إنفاق المستخدم النموذجية، كلها مؤشرات على الاحتيال.

أنواع خوارزميات الكشف عن الحالات الشاذة

تستخدم العديد من خوارزميات الكشف عن الحالات الشاذة على نطاق واسع في اكتشاف الاحتيال، ولكل منها نقاط قوة ونقاط ضعف. يعتمد اختيار الخوارزمية المناسبة على الخصائص المحددة للبيانات، ونوع الاحتيال المستهدف، ومستوى الدقة والأداء المطلوبين.

1. الأساليب الإحصائية

تعد الأساليب الإحصائية من بين أقدم وأكثر تقنيات الكشف عن الحالات الشاذة استخدامًا على نطاق واسع. تعتمد هذه الأساليب على النماذج الإحصائية لتقدير توزيع احتمالية البيانات وتحديد نقاط البيانات التي تقع خارج النطاق المتوقع. تتضمن بعض الأساليب الإحصائية الشائعة ما يلي:

الدرجة Z: تحسب عدد الانحرافات المعيارية التي تبتعد بها نقطة البيانات عن المتوسط. تعتبر القيم التي تتجاوز حدًا معينًا (على سبيل المثال، 3 انحرافات معيارية) حالات شاذة.
الدرجة Z المعدلة: بديل أكثر قوة للدرجة Z، خاصةً عند التعامل مع مجموعات البيانات التي تحتوي على قيم متطرفة. وهي تستخدم الانحراف المطلق المتوسط (MAD) بدلاً من الانحراف المعياري.
اختبار غروبس: اختبار إحصائي للكشف عن قيمة متطرفة واحدة في مجموعة بيانات متغيرة أحادية.
اختبار مربع كاي: يُستخدم لتحديد ما إذا كان هناك فرق كبير إحصائيًا بين التكرارات المتوقعة والملاحظة في فئة واحدة أو أكثر. يمكن استخدامه للكشف عن الحالات الشاذة في البيانات الفئوية.

مثال: يستخدم البنك الدرجة Z للكشف عن معاملات بطاقات الائتمان غير العادية. إذا أنفق العميل عادةً 100 دولار أمريكي في المتوسط لكل معاملة بانحراف معياري قدره 20 دولارًا أمريكيًا، فإن المعاملة بقيمة 500 دولار أمريكي سيكون لها درجة Z تبلغ (500 - 100) / 20 = 20، مما يشير إلى حالة شاذة كبيرة.

2. الأساليب القائمة على تعلم الآلة

توفر خوارزميات تعلم الآلة أساليب أكثر تطوراً ومرونة للكشف عن الحالات الشاذة. يمكن لهذه الخوارزميات تعلم أنماط معقدة في البيانات والتكيف مع اتجاهات الاحتيال المتغيرة. يمكن تصنيف الأساليب القائمة على تعلم الآلة على نطاق واسع إلى مناهج خاضعة للإشراف وغير خاضعة للإشراف وشبه خاضعة للإشراف.

أ. التعلم الخاضع للإشراف

تتطلب خوارزميات التعلم الخاضع للإشراف بيانات مصنفة، مما يعني أن كل نقطة بيانات مصنفة على أنها طبيعية أو احتيالية. تتعلم هذه الخوارزميات نموذجًا من البيانات المصنفة ثم تستخدم النموذج لتصنيف نقاط البيانات الجديدة على أنها طبيعية أو احتيالية. تتضمن خوارزميات التعلم الخاضع للإشراف الشائعة للكشف عن الاحتيال ما يلي:

الانحدار اللوجستي: نموذج إحصائي يتوقع احتمالية نتيجة ثنائية (على سبيل المثال، احتيالية أو غير احتيالية) بناءً على مجموعة من ميزات الإدخال.
أشجار القرار: هياكل شبيهة بالأشجار تقسم البيانات بناءً على سلسلة من القرارات بناءً على قيم الميزات.
الغابات العشوائية: أسلوب تعلم التجميع الذي يجمع بين أشجار القرار المتعددة لتحسين الدقة والمتانة.
آلات المتجهات الداعمة (SVM): خوارزمية قوية تعثر على المستوي الفائق الأمثل لفصل نقاط البيانات الطبيعية والاحتيالية.
الشبكات العصبية: نماذج معقدة مستوحاة من هيكل الدماغ البشري، قادرة على تعلم علاقات غير خطية للغاية في البيانات.

مثال: تستخدم شركة تأمين نموذج غابة عشوائية للكشف عن مطالبات الاحتيال. يتم تدريب النموذج على مجموعة بيانات من المطالبات المصنفة (احتيالية أو مشروعة) ثم يستخدم للتنبؤ باحتمالية الاحتيال للمطالبات الجديدة. قد تتضمن الميزات المستخدمة في النموذج سجل المطالب والمطالبة ونوع الحادثة.

ب. التعلم غير الخاضع للإشراف

لا تتطلب خوارزميات التعلم غير الخاضع للإشراف بيانات مصنفة. تحدد هذه الخوارزميات الحالات الشاذة عن طريق إيجاد نقاط بيانات تختلف عن غالبية البيانات. تتضمن خوارزميات التعلم غير الخاضع للإشراف الشائعة للكشف عن الاحتيال ما يلي:

التجميع: الخوارزميات التي تجمع نقاط البيانات المتشابهة معًا. الحالات الشاذة هي نقاط بيانات لا تنتمي إلى أي مجموعة أو تنتمي إلى مجموعات صغيرة ومتناثرة. K-Means وDBSCAN هما خوارزميات تجميع شائعة.
تحليل المكون الرئيسي (PCA): تقنية لتقليل الأبعاد تحدد المكونات الرئيسية (اتجاهات التباين الأقصى) في البيانات. الحالات الشاذة هي نقاط البيانات التي تنحرف بشكل كبير عن المكونات الرئيسية.
غابة العزل: خوارزمية تعزل الحالات الشاذة عن طريق تقسيم البيانات بشكل عشوائي. تتطلب الحالات الشاذة عددًا أقل من التقسيمات للعزل من نقاط البيانات العادية.
One-Class SVM: متغير من SVM يتعلم حدودًا حول نقاط البيانات العادية. الحالات الشاذة هي نقاط بيانات تقع خارج الحدود.

مثال: تستخدم شركة تجارة إلكترونية تجميع K-Means لتحديد المعاملات الاحتيالية. تجمع الخوارزمية المعاملات بناءً على ميزات مثل مبلغ الشراء والموقع والوقت من اليوم. يتم تمييز المعاملات التي تقع خارج المجموعات الرئيسية على أنها احتيال محتمل.

ج. التعلم شبه الخاضع للإشراف

تستخدم خوارزميات التعلم شبه الخاضع للإشراف مجموعة من البيانات المصنفة وغير المصنفة. يمكن لهذه الخوارزميات الاستفادة من المعلومات من البيانات المصنفة لتحسين دقة نموذج الكشف عن الحالات الشاذة، مع الاستفادة أيضًا من وفرة البيانات غير المصنفة. تتضمن بعض خوارزميات التعلم شبه الخاضعة للإشراف للكشف عن الاحتيال ما يلي:

التدريب الذاتي: عملية تكرارية حيث يتم تدريب خوارزمية التعلم الخاضع للإشراف في البداية على مجموعة صغيرة من البيانات المصنفة ثم يتم استخدامها للتنبؤ بتصنيفات البيانات غير المصنفة. ثم تضاف نقاط البيانات غير المصنفة المتوقعة بثقة إلى مجموعة البيانات المصنفة، وتتكرر العملية.
الشبكات التنافسية التوليدية (GANs): تتكون GANs من شبكتين عصبيتين: مولد ومميز. يحاول المولد إنشاء بيانات اصطناعية تشبه البيانات العادية، بينما يحاول المميز التمييز بين البيانات الحقيقية والاصطناعية. الحالات الشاذة هي نقاط البيانات التي يكافح المولد لإعادة إنشائها.

مثال: يستخدم موفر الدفع عبر الهاتف المحمول نهج التدريب الذاتي للكشف عن المعاملات الاحتيالية. يبدأون بمجموعة صغيرة من المعاملات الاحتيالية والمشروعة المصنفة. ثم يقومون بتدريب نموذج على هذه البيانات واستخدامه للتنبؤ بتصنيفات مجموعة بيانات كبيرة من المعاملات غير المصنفة. تتم إضافة المعاملات المتوقعة بثقة إلى مجموعة البيانات المصنفة، ويتم إعادة تدريب النموذج. تتكرر هذه العملية حتى تصل أداء النموذج إلى مستويات مستقرة.

3. الأنظمة القائمة على القواعد

تعد الأنظمة القائمة على القواعد نهجًا تقليديًا للكشف عن الاحتيال يعتمد على قواعد محددة مسبقًا لتحديد الأنشطة المشبوهة. تعتمد هذه القواعد عادةً على معرفة الخبراء وأنماط الاحتيال التاريخية. في حين أن الأنظمة القائمة على القواعد يمكن أن تكون فعالة في اكتشاف أنماط الاحتيال المعروفة، إلا أنها غالبًا ما تكون غير مرنة وتكافح للتكيف مع تقنيات الاحتيال الجديدة والمتطورة. ومع ذلك، يمكن دمجها مع خوارزميات الكشف عن الحالات الشاذة لإنشاء نهج هجين.

مثال: قد يكون لدى شركة بطاقات الائتمان قاعدة تضع علامة على أي معاملة تتجاوز 10000 دولار أمريكي على أنها احتيالية محتملة. تعتمد هذه القاعدة على الملاحظة التاريخية بأن المعاملات الكبيرة غالبًا ما ترتبط بنشاط احتيالي.

فوائد الكشف عن الحالات الشاذة في الكشف عن الاحتيال

توفر خوارزميات الكشف عن الحالات الشاذة العديد من المزايا على الأنظمة التقليدية القائمة على القواعد للكشف عن الاحتيال:

الكشف عن أنماط الاحتيال الجديدة: يمكن لخوارزميات الكشف عن الحالات الشاذة تحديد أنماط الاحتيال غير المعروفة سابقًا والتي قد تفوتها الأنظمة القائمة على القواعد.
القدرة على التكيف: يمكن لخوارزميات الكشف عن الحالات الشاذة التكيف مع اتجاهات الاحتيال المتغيرة وسلوك المستخدم، مما يضمن بقاء نظام الكشف عن الاحتيال فعالاً بمرور الوقت.
تقليل الإيجابيات الكاذبة: من خلال التركيز على الانحرافات عن القاعدة، يمكن لخوارزميات الكشف عن الحالات الشاذة تقليل عدد الإيجابيات الكاذبة (المعاملات المشروعة التي تم وضع علامة عليها بشكل غير صحيح على أنها احتيالية).
تحسين الكفاءة: يمكن لخوارزميات الكشف عن الحالات الشاذة أتمتة عملية الكشف عن الاحتيال، مما يحرر المحللين البشريين للتركيز على التحقيقات الأكثر تعقيدًا.
قابلية التوسع: يمكن لخوارزميات الكشف عن الحالات الشاذة التعامل مع كميات كبيرة من البيانات، مما يجعلها مناسبة للكشف عن الاحتيال في الوقت الفعلي عبر قنوات وجغرافيات متنوعة.

تحديات الكشف عن الحالات الشاذة في الكشف عن الاحتيال

على الرغم من فوائدها، فإن خوارزميات الكشف عن الحالات الشاذة تطرح أيضًا بعض التحديات:

جودة البيانات: خوارزميات الكشف عن الحالات الشاذة حساسة لجودة البيانات. يمكن أن تؤدي البيانات غير الدقيقة أو غير المكتملة إلى نتائج غير دقيقة للكشف عن الحالات الشاذة.
هندسة الميزات: يعد تحديد الميزات الصحيحة وهندستها أمرًا بالغ الأهمية لنجاح خوارزميات الكشف عن الحالات الشاذة.
اختيار الخوارزمية: قد يكون اختيار الخوارزمية المناسبة لمشكلة معينة في الكشف عن الاحتيال أمرًا صعبًا. تختلف الخوارزميات المختلفة في نقاط القوة والضعف، ويعتمد الاختيار الأمثل على خصائص البيانات ونوع الاحتيال المستهدف.
قابلية التفسير: قد يكون من الصعب تفسير بعض خوارزميات الكشف عن الحالات الشاذة، مثل الشبكات العصبية. قد يجعل هذا من الصعب فهم سبب تمييز نقطة بيانات معينة على أنها حالة شاذة.
البيانات غير المتوازنة: غالبًا ما تكون مجموعات بيانات الاحتيال غير متوازنة للغاية، مع وجود نسبة صغيرة من المعاملات الاحتيالية مقارنة بالمعاملات المشروعة. يمكن أن يؤدي هذا إلى نماذج متحيزة للكشف عن الحالات الشاذة. يمكن استخدام تقنيات مثل الإفراط في العينة، والنقص في العينة، والتعلم الحساس للتكلفة لمعالجة هذه المشكلة.

تطبيقات العالم الحقيقي للكشف عن الحالات الشاذة في الكشف عن الاحتيال

تُستخدم خوارزميات الكشف عن الحالات الشاذة في مجموعة واسعة من الصناعات للكشف عن الاحتيال ومنعه:

الخدمات المصرفية والمالية: الكشف عن معاملات بطاقات الائتمان الاحتيالية وطلبات القروض وأنشطة غسيل الأموال.
التأمين: تحديد مطالبات التأمين الاحتيالية.
البيع بالتجزئة: الكشف عن عمليات الشراء والإرجاع وإساءة استخدام برنامج الولاء عبر الإنترنت.
الرعاية الصحية: تحديد مطالبات الرعاية الصحية الاحتيالية وإساءة استخدام الوصفات الطبية.
الاتصالات: الكشف عن المكالمات الهاتفية الاحتيالية واحتيال الاشتراك.
الأمن السيبراني: الكشف عن اقتحامات الشبكات والبرامج الضارة وتهديدات المطلعين.
التجارة الإلكترونية: تحديد حسابات البائعين الاحتيالية والمراجعات المزيفة والاحتيال في الدفع.

مثال: يستخدم بنك متعدد الجنسيات الكشف عن الحالات الشاذة لمراقبة معاملات بطاقات الائتمان في الوقت الفعلي. يقومون بتحليل أكثر من مليار معاملة يوميًا، والبحث عن أنماط غير عادية في عادات الإنفاق والموقع الجغرافي ونوع التاجر. إذا تم اكتشاف حالة شاذة، فإن البنك ينبه العميل على الفور ويجمد الحساب حتى يمكن التحقق من المعاملة. هذا يمنع الخسائر المالية الكبيرة من النشاط الاحتيالي.

أفضل الممارسات لتنفيذ الكشف عن الحالات الشاذة في الكشف عن الاحتيال

لتنفيذ الكشف عن الحالات الشاذة بنجاح في الكشف عن الاحتيال، ضع في اعتبارك أفضل الممارسات التالية:

حدد أهدافًا واضحة: حدد بوضوح أهداف نظام الكشف عن الاحتيال وأنواع الاحتيال التي يجب اكتشافها.
اجمع بيانات عالية الجودة: تأكد من أن البيانات المستخدمة لتدريب واختبار نموذج الكشف عن الحالات الشاذة دقيقة وكاملة وذات صلة.
قم بإجراء هندسة الميزات: حدد الميزات الصحيحة وهندسها لالتقاط الخصائص ذات الصلة بالأنشطة الاحتيالية.
اختر الخوارزمية الصحيحة: حدد خوارزمية الكشف عن الحالات الشاذة الأنسب لمشكلة الكشف عن الاحتيال المحددة. ضع في اعتبارك خصائص البيانات، ونوع الاحتيال المستهدف، ومستوى الدقة والأداء المطلوبين.
قم بتدريب واختبار النموذج: قم بتدريب نموذج الكشف عن الحالات الشاذة على مجموعة بيانات تمثيلية واختبر أداءها بدقة باستخدام مقاييس التقييم المناسبة.
راقب النموذج وحافظ عليه: راقب باستمرار أداء نموذج الكشف عن الحالات الشاذة وأعد تدريبه حسب الحاجة للتكيف مع اتجاهات الاحتيال المتغيرة.
التكامل مع الأنظمة الحالية: قم بدمج نظام الكشف عن الحالات الشاذة مع أنظمة وإجراءات إدارة الاحتيال الحالية.
التعاون مع الخبراء: تعاون مع خبراء الاحتيال وعلماء البيانات ومتخصصي تكنولوجيا المعلومات لضمان التنفيذ والتشغيل الناجحين لنظام الكشف عن الحالات الشاذة.
معالجة عدم توازن البيانات: استخدم تقنيات لمعالجة الطبيعة غير المتوازنة لمجموعات بيانات الاحتيال، مثل الإفراط في العينة أو النقص في العينة أو التعلم الحساس للتكلفة.
الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير (XAI): فكر في استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي القابلة للتفسير لتحسين قابلية تفسير نموذج الكشف عن الحالات الشاذة وفهم سبب تمييز نقطة بيانات معينة على أنها حالة شاذة. هذا مهم بشكل خاص للخوارزميات مثل الشبكات العصبية.

مستقبل الكشف عن الحالات الشاذة في الكشف عن الاحتيال

يتطور مجال الكشف عن الحالات الشاذة باستمرار، مع تطوير خوارزميات وتقنيات جديدة طوال الوقت. تتضمن بعض الاتجاهات الناشئة في الكشف عن الحالات الشاذة للكشف عن الاحتيال ما يلي:

التعلم العميق: أصبحت خوارزميات التعلم العميق، مثل الشبكات العصبية، شائعة بشكل متزايد للكشف عن الحالات الشاذة نظرًا لقدرتها على تعلم أنماط معقدة في البيانات عالية الأبعاد.
الكشف عن الحالات الشاذة المستند إلى الرسم البياني: تُستخدم الخوارزميات المستندة إلى الرسم البياني لتحليل العلاقات بين نقاط البيانات وتحديد الحالات الشاذة بناءً على هيكل الشبكة الخاصة بها. هذا مفيد بشكل خاص للكشف عن الاحتيال في الشبكات الاجتماعية والشبكات المالية.
التعلم الفيدرالي: يسمح التعلم الفيدرالي لمؤسسات متعددة بتدريب نموذج مشترك للكشف عن الحالات الشاذة دون مشاركة بياناتها. هذا مفيد بشكل خاص في الصناعات التي تكون فيها خصوصية البيانات مصدر قلق كبير.
التعلم المعزز: يمكن استخدام خوارزميات التعلم المعزز لتدريب الوكلاء المستقلين الذين يتعلمون اكتشاف الاحتيال ومنعه من خلال التجربة والخطأ.
الكشف عن الحالات الشاذة في الوقت الفعلي: مع تزايد سرعة المعاملات، يصبح الكشف عن الحالات الشاذة في الوقت الفعلي أمرًا بالغ الأهمية لمنع الاحتيال قبل حدوثه.

الخلاصة

تعد خوارزميات الكشف عن الحالات الشاذة أداة قوية للكشف عن الاحتيال ومنعه في عالم اليوم المعقد والمترابط. من خلال الاستفادة من هذه الخوارزميات، يمكن للشركات والمؤسسات تعزيز أمنها وتقليل الخسائر المالية وحماية سمعتها. مع استمرار تطور تقنيات الاحتيال، من الضروري مواكبة أحدث التطورات في الكشف عن الحالات الشاذة وتنفيذ أنظمة قوية للكشف عن الاحتيال يمكنها التكيف مع التهديدات المتغيرة. يوفر دمج الأنظمة القائمة على القواعد مع تقنيات الكشف عن الحالات الشاذة المتطورة، إلى جانب الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير، مسارًا نحو منع الاحتيال بشكل أكثر فعالية وشفافية على نطاق عالمي.