Разкриване на измами: Използване на алгоритми за откриване на аномалии за глобална сигурност

В днешния взаимосвързан свят измамите представляват значителна заплаха както за бизнеса, така и за отделните лица. От измами с кредитни карти до сложни кибератаки, измамните дейности стават все по-сложни и трудни за откриване. Традиционните системи, базирани на правила, често се оказват недостатъчни за идентифициране на нови и развиващи се модели на измами. Тук се намесват алгоритмите за откриване на аномалии, които предлагат мощен и адаптивен подход за защита на активите и предотвратяване на финансови загуби в световен мащаб.

Какво е откриване на аномалии?

Откриването на аномалии, известно още като откриване на отклонения, е техника за извличане на данни, използвана за идентифициране на точки от данни, които значително се отклоняват от нормата. Тези аномалии могат да представляват измамни трансакции, мрежови прониквания, повреди на оборудване или други необичайни събития, които изискват допълнително разследване. В контекста на разкриването на измами, алгоритмите за откриване на аномалии анализират огромни набори от данни за трансакции, потребителско поведение и друга релевантна информация, за да идентифицират модели, показателни за измамна дейност.

Основният принцип зад откриването на аномалии е, че измамните дейности често проявяват характеристики, които значително се различават от легитимните трансакции. Например, внезапно нарастване на трансакциите от необичайно място, голяма покупка, направена извън нормалното работно време, или поредица от трансакции, които се отклоняват от типичните навици за харчене на потребителя, могат да бъдат показателни за измама.

Видове алгоритми за откриване на аномалии

Няколко алгоритъма за откриване на аномалии се използват широко при разкриването на измами, като всеки има своите силни и слаби страни. Изборът на правилния алгоритъм зависи от специфичните характеристики на данните, вида на измамата, към която е насочен, и желаното ниво на точност и производителност.

1. Статистически методи

Статистическите методи са сред най-старите и най-широко използваните техники за откриване на аномалии. Тези методи разчитат на статистически модели за оценка на вероятностното разпределение на данните и идентифициране на точки от данни, които попадат извън очаквания диапазон. Някои често срещани статистически методи включват:

Z-score: Изчислява броя на стандартните отклонения, на които една точка от данни се намира от средната стойност. Стойности, надвишаващи определен праг (напр. 3 стандартни отклонения), се считат за аномалии.
Модифициран Z-score: По-устойчива алтернатива на Z-score, особено при работа с набори от данни, съдържащи отклонения. Използва медианното абсолютно отклонение (MAD) вместо стандартното отклонение.
Тест на Гръбс (Grubbs' Test): Статистически тест за откриване на едно-единствено отклонение в едномерна съвкупност от данни.
Хи-квадрат тест: Използва се за определяне дали има статистически значима разлика между очакваните и наблюдаваните честоти в една или повече категории. Може да се използва за откриване на аномалии в категорийни данни.

Пример: Банка използва Z-score за откриване на необичайни трансакции с кредитни карти. Ако клиент обикновено харчи средно $100 на трансакция със стандартно отклонение от $20, трансакция от $500 би имала Z-score от (500 - 100) / 20 = 20, което показва значителна аномалия.

2. Методи, базирани на машинно обучение

Алгоритмите за машинно обучение предлагат по-сложни и гъвкави подходи за откриване на аномалии. Тези алгоритми могат да научат сложни модели в данните и да се адаптират към променящите се тенденции при измамите. Методите, базирани на машинно обучение, могат да бъдат широко категоризирани като контролирани, неконтролирани и полуконтролирани подходи.

a. Контролирано обучение

Алгоритмите за контролирано обучение изискват етикетирани данни, което означава, че всяка точка от данни е етикетирана като нормална или измамна. Тези алгоритми научават модел от етикетираните данни и след това го използват, за да класифицират нови точки от данни като нормални или измамни. Често срещаните алгоритми за контролирано обучение за разкриване на измами включват:

Логистична регресия: Статистически модел, който прогнозира вероятността за двоичен изход (напр. измамен или не) въз основа на набор от входни характеристики.
Дървета на решенията: Дървовидни структури, които разделят данните въз основа на поредица от решения, базирани на стойностите на характеристиките.
Случайна гора (Random Forest): Ансамблов метод на обучение, който комбинира множество дървета на решенията, за да подобри точността и устойчивостта.
Метод на опорните вектори (SVM): Мощен алгоритъм, който намира оптималната хиперравнина за разделяне на нормални и измамни точки от данни.
Невронни мрежи: Сложни модели, вдъхновени от структурата на човешкия мозък, способни да научават силно нелинейни връзки в данните.

Пример: Застрахователна компания използва модел на случайна гора за откриване на измамни искове. Моделът се обучава върху набор от данни с етикетирани искове (измамни или легитимни) и след това се използва за прогнозиране на вероятността от измама при нови искове. Характеристиките, използвани в модела, могат да включват историята на ищеца, вида на иска и обстоятелствата около инцидента.

b. Неконтролирано обучение

Алгоритмите за неконтролирано обучение не изискват етикетирани данни. Тези алгоритми идентифицират аномалии, като намират точки от данни, които са различни от по-голямата част от данните. Често срещаните алгоритми за неконтролирано обучение за разкриване на измами включват:

Клъстеризация: Алгоритми, които групират сходни точки от данни. Аномалиите са точки от данни, които не принадлежат към нито един клъстер или принадлежат към малки, редки клъстери. K-Means и DBSCAN са популярни алгоритми за клъстеризация.
Анализ на главните компоненти (PCA): Техника за намаляване на размерността, която идентифицира главните компоненти (посоките на максимална вариация) в данните. Аномалиите са точки от данни, които значително се отклоняват от главните компоненти.
Изолираща гора (Isolation Forest): Алгоритъм, който изолира аномалии чрез произволно разделяне на данните. Аномалиите изискват по-малко разделяния, за да бъдат изолирани, отколкото нормалните точки от данни.
Еднокласов SVM (One-Class SVM): Вариант на SVM, който научава граница около нормалните точки от данни. Аномалиите са точки от данни, които попадат извън тази граница.

Пример: Компания за електронна търговия използва клъстеризация K-Means за идентифициране на измамни трансакции. Алгоритъмът групира трансакциите въз основа на характеристики като сума на покупката, местоположение и час от деня. Трансакциите, които попадат извън основните клъстери, се маркират като потенциална измама.

c. Полуконтролирано обучение

Алгоритмите за полуконтролирано обучение използват комбинация от етикетирани и неетикетирани данни. Тези алгоритми могат да използват информацията от етикетираните данни, за да подобрят точността на модела за откриване на аномалии, като същевременно се възползват от изобилието от неетикетирани данни. Някои алгоритми за полуконтролирано обучение за разкриване на измами включват:

Самообучение (Self-Training): Итеративен процес, при който алгоритъм за контролирано обучение първоначално се обучава върху малък набор от етикетирани данни и след това се използва за прогнозиране на етикетите на неетикетираните данни. Най-уверено прогнозираните неетикетирани точки от данни се добавят към етикетирания набор от данни и процесът се повтаря.
Генеративни състезателни мрежи (GANs): GANs се състоят от две невронни мрежи: генератор и дискриминатор. Генераторът се опитва да създаде синтетични данни, които приличат на нормалните данни, докато дискриминаторът се опитва да различи реалните от синтетичните данни. Аномалиите са точки от данни, които генераторът трудно може да пресъздаде.

Пример: Доставчик на мобилни плащания използва подход на самообучение за откриване на измамни трансакции. Те започват с малък набор от етикетирани измамни и легитимни трансакции. След това обучават модел върху тези данни и го използват за прогнозиране на етикетите на голям набор от неетикетирани трансакции. Най-уверено прогнозираните трансакции се добавят към етикетирания набор от данни и моделът се преобучава. Този процес се повтаря, докато производителността на модела достигне плато.

3. Системи, базирани на правила

Системите, базирани на правила, са традиционен подход за разкриване на измами, който разчита на предварително дефинирани правила за идентифициране на подозрителни дейности. Тези правила обикновено се основават на експертни знания и исторически модели на измами. Въпреки че системите, базирани на правила, могат да бъдат ефективни при откриването на познати модели на измами, те често са негъвкави и трудно се адаптират към нови и развиващи се техники за измама. Въпреки това, те могат да бъдат комбинирани с алгоритми за откриване на аномалии, за да се създаде хибриден подход.

Пример: Компания за кредитни карти може да има правило, което маркира всяка трансакция над $10 000 като потенциално измамна. Това правило се основава на историческото наблюдение, че големите трансакции често са свързани с измамна дейност.

Ползи от откриването на аномалии при разкриване на измами

Алгоритмите за откриване на аномалии предлагат няколко предимства пред традиционните системи, базирани на правила, за разкриване на измами:

Откриване на нови модели на измами: Алгоритмите за откриване на аномалии могат да идентифицират неизвестни досега модели на измами, които системите, базирани на правила, биха могли да пропуснат.
Адаптивност: Алгоритмите за откриване на аномалии могат да се адаптират към променящите се тенденции при измамите и потребителското поведение, като гарантират, че системата за разкриване на измами остава ефективна с течение на времето.
Намалени фалшиво положителни резултати: Като се фокусират върху отклоненията от нормата, алгоритмите за откриване на аномалии могат да намалят броя на фалшиво положителните резултати (легитимни трансакции, неправилно маркирани като измамни).
Подобрена ефективност: Алгоритмите за откриване на аномалии могат да автоматизират процеса на разкриване на измами, освобождавайки човешките анализатори да се съсредоточат върху по-сложни разследвания.
Мащабируемост: Алгоритмите за откриване на аномалии могат да обработват големи обеми данни, което ги прави подходящи за откриване на измами в реално време през различни канали и географски райони.

Предизвикателства при откриването на аномалии за разкриване на измами

Въпреки ползите си, алгоритмите за откриване на аномалии също представляват някои предизвикателства:

Качество на данните: Алгоритмите за откриване на аномалии са чувствителни към качеството на данните. Неточни или непълни данни могат да доведат до неточни резултати при откриването на аномалии.
Инженеринг на характеристики (Feature Engineering): Изборът и конструирането на правилните характеристики е от решаващо значение за успеха на алгоритмите за откриване на аномалии.
Избор на алгоритъм: Изборът на правилния алгоритъм за конкретен проблем с разкриването на измами може да бъде предизвикателство. Различните алгоритми имат различни силни и слаби страни, а оптималният избор зависи от характеристиките на данните и вида на измамата, към която е насочен.
Интерпретируемост: Някои алгоритми за откриване на аномалии, като невронните мрежи, могат да бъдат трудни за интерпретиране. Това може да затрудни разбирането защо определена точка от данни е била маркирана като аномалия.
Небалансирани данни: Наборите от данни за измами често са силно небалансирани, с малък дял на измамни трансакции в сравнение с легитимните. Това може да доведе до пристрастни модели за откриване на аномалии. Техники като свръхсемплиране (oversampling), подсемплиране (undersampling) и чувствително към разходите обучение могат да се използват за решаване на този проблем.

Реални приложения на откриването на аномалии при разкриване на измами

Алгоритмите за откриване на аномалии се използват в широк спектър от индустрии за откриване и предотвратяване на измами:

Банкиране и финанси: Откриване на измамни трансакции с кредитни карти, заявления за заеми и дейности по пране на пари.
Застраховане: Идентифициране на измамни застрахователни искове.
Търговия на дребно: Откриване на измамни онлайн покупки, връщания и злоупотреби с програми за лоялност.
Здравеопазване: Идентифициране на измамни медицински искове и злоупотреби с рецепти.
Телекомуникации: Откриване на измамни телефонни обаждания и измами с абонаменти.
Киберсигурност: Откриване на мрежови прониквания, злонамерени софтуерни инфекции и вътрешни заплахи.
Електронна търговия: Идентифициране на измамни акаунти на продавачи, фалшиви отзиви и измами с плащания.

Пример: Международна банка използва откриване на аномалии за наблюдение на трансакции с кредитни карти в реално време. Те анализират над 1 милиард трансакции дневно, търсейки необичайни модели в навиците за харчене, географското местоположение и типа на търговеца. Ако се открие аномалия, банката незабавно уведомява клиента и блокира сметката, докато трансакцията не бъде потвърдена. Това предотвратява значителни финансови загуби от измамна дейност.

Най-добри практики за внедряване на откриване на аномалии при разкриване на измами

За успешното внедряване на откриването на аномалии при разкриване на измами, вземете предвид следните най-добри практики:

Определете ясни цели: Ясно дефинирайте целите на системата за разкриване на измами и видовете измами, които трябва да бъдат открити.
Събирайте висококачествени данни: Уверете се, че данните, използвани за обучение и тестване на модела за откриване на аномалии, са точни, пълни и релевантни.
Извършете инженеринг на характеристики: Изберете и конструирайте правилните характеристики, за да уловите релевантните особености на измамните дейности.
Изберете правилния алгоритъм: Изберете алгоритъма за откриване на аномалии, който е най-подходящ за конкретния проблем с разкриването на измами. Вземете предвид характеристиките на данните, вида на измамата, към която е насочен, и желаното ниво на точност и производителност.
Обучете и тествайте модела: Обучете модела за откриване на аномалии върху представителен набор от данни и щателно тествайте неговата производителност, използвайки подходящи метрики за оценка.
Наблюдавайте и поддържайте модела: Непрекъснато наблюдавайте производителността на модела за откриване на аномалии и го преобучавайте при необходимост, за да се адаптира към променящите се тенденции при измамите.
Интегрирайте със съществуващи системи: Интегрирайте системата за откриване на аномалии със съществуващите системи за управление на измами и работни процеси.
Сътрудничете с експерти: Сътрудничете с експерти по измами, специалисти по данни и IT професионалисти, за да осигурите успешното внедряване и работа на системата за откриване на аномалии.
Справете се с небалансираните данни: Приложете техники за справяне с небалансирания характер на наборите от данни за измами, като свръхсемплиране, подсемплиране или чувствително към разходите обучение.
Обясним изкуствен интелект (XAI): Обмислете използването на техники за обясним изкуствен интелект, за да подобрите интерпретируемостта на модела за откриване на аномалии и да разберете защо определена точка от данни е била маркирана като аномалия. Това е особено важно за алгоритми като невронните мрежи.

Бъдещето на откриването на аномалии при разкриване на измами

Областта на откриването на аномалии непрекъснато се развива, като постоянно се разработват нови алгоритми и техники. Някои нововъзникващи тенденции в откриването на аномалии за разкриване на измами включват:

Дълбоко обучение (Deep Learning): Алгоритмите за дълбоко обучение, като невронните мрежи, стават все по-популярни за откриване на аномалии поради способността им да научават сложни модели в многомерни данни.
Откриване на аномалии, базирано на графи: Базираните на графи алгоритми се използват за анализ на връзките между точките от данни и идентифициране на аномалии въз основа на тяхната мрежова структура. Това е особено полезно за откриване на измами в социални и финансови мрежи.
Федеративно обучение (Federated Learning): Федеративното обучение позволява на множество организации да обучават споделен модел за откриване на аномалии, без да споделят своите данни. Това е особено полезно в индустрии, където поверителността на данните е основна грижа.
Обучение с подсилване (Reinforcement Learning): Алгоритмите за обучение с подсилване могат да се използват за обучение на автономни агенти, които се научават да откриват и предотвратяват измами чрез проба и грешка.
Откриване на аномалии в реално време: С нарастващата скорост на трансакциите, откриването на аномалии в реално време става решаващо за предотвратяване на измами, преди те да се случат.

Заключение

Алгоритмите за откриване на аномалии са мощен инструмент за откриване и предотвратяване на измами в днешния сложен и взаимосвързан свят. Като използват тези алгоритми, бизнесите и организациите могат да подобрят своята сигурност, да намалят финансовите загуби и да защитят репутацията си. Тъй като техниките за измама продължават да се развиват, е от съществено значение да бъдем в крак с най-новите постижения в откриването на аномалии и да внедряваме стабилни системи за разкриване на измами, които могат да се адаптират към променящите се заплахи. Комбинацията от системи, базирани на правила, със сложни техники за откриване на аномалии, съчетана с обясним изкуствен интелект, предлага път към по-ефективно и прозрачно предотвратяване на измами в световен мащаб.