ವಂಚನೆ ತಡೆಗಟ್ಟಲು ಅಸಂಗತತೆ ಪತ್ತೆ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸಿ. ವಿವಿಧ ತಂತ್ರಗಳು, ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಅನ್ವಯಗಳು ಮತ್ತು ಉತ್ತಮ ಅಭ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ತಿಳಿಯಿರಿ.
ವಂಚನೆ ಪತ್ತೆ: ಅಸಂಗತತೆ ಪತ್ತೆ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳ ಆಳವಾದ ನೋಟ
ಇಂದಿನ ಅಂತರ್ಸಂಪರ್ಕಿತ ಜಗತ್ತಿನಲ್ಲಿ, ವಂಚನೆಯು ಜಾಗತಿಕವಾಗಿ ವ್ಯವಹಾರಗಳು ಮತ್ತು ವ್ಯಕ್ತಿಗಳ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುವ ಒಂದು ವ್ಯಾಪಕ ಬೆದರಿಕೆಯಾಗಿದೆ. ಕ್ರೆಡಿಟ್ ಕಾರ್ಡ್ ವಂಚನೆ ಮತ್ತು ವಿಮಾ ಹಗರಣಗಳಿಂದ ಹಿಡಿದು ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಸೈಬರ್‌ ದಾಳಿಗಳು ಮತ್ತು ಆರ್ಥಿಕ ಅಪರಾಧಗಳವರೆಗೆ, ದೃಢವಾದ ವಂಚನೆ ಪತ್ತೆ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳ ಅವಶ್ಯಕತೆ ಹಿಂದೆಂದಿಗಿಂತಲೂ ಹೆಚ್ಚು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ. ಅಸಂಗತತೆ ಪತ್ತೆ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು ಈ ಹೋರಾಟದಲ್ಲಿ ಪ್ರಬಲ ಸಾಧನವಾಗಿ ಹೊರಹೊಮ್ಮಿವೆ, ಅಸಾಮಾನ್ಯ ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಭಾವ್ಯ ವಂಚನೆಯ ಚಟುವಟಿಕೆಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಡೇಟಾ-ಚಾಲಿತ ವಿಧಾನವನ್ನು ನೀಡುತ್ತವೆ.
ಅಸಂಗತತೆ ಪತ್ತೆ ಎಂದರೇನು?
ಅಸಂಗತತೆ ಪತ್ತೆ, ಇದನ್ನು ಹೊರಗುಳಿದ ಡೇಟಾ ಪತ್ತೆ (outlier detection) ಎಂದೂ ಕರೆಯುತ್ತಾರೆ, ಇದು ಸಾಮಾನ್ಯ ಅಥವಾ ನಿರೀಕ್ಷಿತ ನಡವಳಿಕೆಯಿಂದ ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ವಿಚಲನಗೊಳ್ಳುವ ಡೇಟಾ ಪಾಯಿಂಟ್‌ಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿದೆ. ಈ ವಿಚಲನೆಗಳು, ಅಥವಾ ಅಸಂಗತತೆಗಳು, ವಂಚನೆಯ ಚಟುವಟಿಕೆಗಳು, ಸಿಸ್ಟಮ್ ದೋಷಗಳು, ಅಥವಾ ಇತರ ಅಸಾಮಾನ್ಯ ಘಟನೆಗಳನ್ನು ಸೂಚಿಸಬಹುದು. ವಂಚನೆಯ ಚಟುವಟಿಕೆಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಕಾನೂನುಬದ್ಧ ವಹಿವಾಟುಗಳು ಅಥವಾ ನಡವಳಿಕೆಗಳಿಂದ ಗಣನೀಯವಾಗಿ ಭಿನ್ನವಾಗಿರುವ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸುತ್ತವೆ ಎಂಬುದು ಇದರ ಮೂಲ ತತ್ವ.
ಅಸಂಗತತೆ ಪತ್ತೆ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ವಿವಿಧ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಅನ್ವಯಿಸಬಹುದು, ಅವುಗಳೆಂದರೆ:
- ಹಣಕಾಸು: ವಂಚನೆಯ ಕ್ರೆಡಿಟ್ ಕಾರ್ಡ್ ವಹಿವಾಟುಗಳು, ವಿಮಾ ಕ್ಲೇಮ್‌ಗಳು, ಮತ್ತು ಹಣ ವರ್ಗಾವಣೆ ಚಟುವಟಿಕೆಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆ ಮಾಡುವುದು.
- ಸೈಬರ್‌ಸುರಕ್ಷತೆ: ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಒಳನುಗ್ಗುವಿಕೆಗಳು, ಮಾಲ್‌ವೇರ್ ಸೋಂಕುಗಳು, ಮತ್ತು ಅಸಾಮಾನ್ಯ ಬಳಕೆದಾರರ ನಡವಳಿಕೆಯನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು.
- ತಯಾರಿಕೆ: ದೋಷಯುಕ್ತ ಉತ್ಪನ್ನಗಳು, ಉಪಕರಣಗಳ ಅಸಮರ್ಪಕ ಕಾರ್ಯಗಳು, ಮತ್ತು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ವಿಚಲನೆಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆ ಮಾಡುವುದು.
- ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣೆ: ಅಸಾಮಾನ್ಯ ರೋಗಿಯ ಸ್ಥಿತಿಗಳು, ವೈದ್ಯಕೀಯ ದೋಷಗಳು, ಮತ್ತು ವಂಚನೆಯ ವಿಮಾ ಕ್ಲೇಮ್‌ಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು.
- ಚಿಲ್ಲರೆ ವ್ಯಾಪಾರ: ವಂಚನೆಯ ಹಿಂತಿರುಗಿಸುವಿಕೆಗಳು, ಲಾಯಲ್ಟಿ ಪ್ರೋಗ್ರಾಂ ದುರುಪಯೋಗ, ಮತ್ತು ಅನುಮಾನಾಸ್ಪದ ಖರೀದಿ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆ ಮಾಡುವುದು.
ಅಸಂಗತತೆಗಳ ವಿಧಗಳು
ಸೂಕ್ತವಾದ ಪತ್ತೆ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲು ವಿವಿಧ ರೀತಿಯ ಅಸಂಗತತೆಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ.
- ಪಾಯಿಂಟ್ ಅಸಂಗತತೆಗಳು: ಉಳಿದ ಡೇಟಾದಿಂದ ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಭಿನ್ನವಾಗಿರುವ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾ ಪಾಯಿಂಟ್‌ಗಳು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಬಳಕೆದಾರರ ವಿಶಿಷ್ಟ ಖರ್ಚು ಅಭ್ಯಾಸಗಳಿಗೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ ಒಂದೇ ಅಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ದೊಡ್ಡ ಕ್ರೆಡಿಟ್ ಕಾರ್ಡ್ ವಹಿವಾಟು.
- ಸಂದರ್ಭೋಚಿತ ಅಸಂಗತತೆಗಳು: ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಮಾತ್ರ ಅಸಂಗತವಾಗಿರುವ ಡೇಟಾ ಪಾಯಿಂಟ್‌ಗಳು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಕಡಿಮೆ ಚಟುವಟಿಕೆಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ವೆಬ್‌ಸೈಟ್ ಟ್ರಾಫಿಕ್‌ನಲ್ಲಿ ಹಠಾತ್ ಏರಿಕೆಯು ಅಸಂಗತತೆ ಎಂದು ಪರಿಗಣಿಸಬಹುದು.
- ಸಾಮೂಹಿಕ ಅಸಂಗತತೆಗಳು: ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾ ಪಾಯಿಂಟ್‌ಗಳು ತಮ್ಮಷ್ಟಕ್ಕೆ ಅಸಂಗತವಲ್ಲದಿದ್ದರೂ, ಒಟ್ಟಾರೆಯಾಗಿ ಸಾಮಾನ್ಯದಿಂದ ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ವಿಚಲನಗೊಳ್ಳುವ ಡೇಟಾ ಪಾಯಿಂಟ್‌ಗಳ ಗುಂಪು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಅನೇಕ ಖಾತೆಗಳಿಂದ ಒಂದೇ ಖಾತೆಗೆ ಸಣ್ಣ, ಸಂಘಟಿತ ವಹಿವಾಟುಗಳ ಸರಣಿಯು ಹಣ ವರ್ಗಾವಣೆಯನ್ನು ಸೂಚಿಸಬಹುದು.
ಅಸಂಗತತೆ ಪತ್ತೆ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು: ಒಂದು ಸಮಗ್ರ ಅವಲೋಕನ
ಅಸಂಗತತೆ ಪತ್ತೆಗಾಗಿ ವ್ಯಾಪಕ ಶ್ರೇಣಿಯ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು, ಪ್ರತಿಯೊಂದಕ್ಕೂ ತನ್ನದೇ ಆದ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ ಮತ್ತು ದೌರ್ಬಲ್ಯಗಳಿವೆ. ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ನ ಆಯ್ಕೆಯು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್, ಡೇಟಾದ ಸ್ವರೂಪ ಮತ್ತು ಅಪೇಕ್ಷಿತ ನಿಖರತೆಯ ಮಟ್ಟವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತದೆ.
1. ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ವಿಧಾನಗಳು
ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ವಿಧಾನಗಳು ಡೇಟಾದ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವುದರ ಮೇಲೆ ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿವೆ ಮತ್ತು ಈ ಮಾದರಿಗಳಿಂದ ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ವಿಚಲನಗೊಳ್ಳುವ ಡೇಟಾ ಪಾಯಿಂಟ್‌ಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುತ್ತವೆ. ಈ ವಿಧಾನಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಆಧಾರವಾಗಿರುವ ಡೇಟಾ ವಿತರಣೆಯ ಬಗ್ಗೆ ಊಹೆಗಳನ್ನು ಆಧರಿಸಿರುತ್ತವೆ.
a. Z-ಸ್ಕೋರ್
Z-ಸ್ಕೋರ್ ಡೇಟಾ ಪಾಯಿಂಟ್ ಸರಾಸರಿಯಿಂದ ಎಷ್ಟು ಪ್ರಮಾಣಿತ ವಿಚಲನೆಗಳ ದೂರದಲ್ಲಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅಳೆಯುತ್ತದೆ. ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಮಿತಿಗಿಂತ (ಉದಾ. 3 ಅಥವಾ -3) ಹೆಚ್ಚಿನ Z-ಸ್ಕೋರ್ ಹೊಂದಿರುವ ಡೇಟಾ ಪಾಯಿಂಟ್‌ಗಳನ್ನು ಅಸಂಗತತೆಗಳೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಉದಾಹರಣೆ: ವೆಬ್‌ಸೈಟ್ ಲೋಡಿಂಗ್ ಸಮಯಗಳ ಸರಣಿಯಲ್ಲಿ, ಸರಾಸರಿ ಲೋಡಿಂಗ್ ಸಮಯಕ್ಕಿಂತ 5 ಪ್ರಮಾಣಿತ ವಿಚಲನೆಗಳಷ್ಟು ನಿಧಾನವಾಗಿ ಲೋಡ್ ಆಗುವ ಪುಟವನ್ನು ಅಸಂಗತತೆ ಎಂದು ಗುರುತಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಇದು ಸಂಭಾವ್ಯವಾಗಿ ಸರ್ವರ್ ಸಮಸ್ಯೆ ಅಥವಾ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ.
b. ಮಾರ್ಪಡಿಸಿದ Z-ಸ್ಕೋರ್
ಮಾರ್ಪಡಿಸಿದ Z-ಸ್ಕೋರ್ Z-ಸ್ಕೋರ್‌ಗೆ ಒಂದು ದೃಢವಾದ ಪರ್ಯಾಯವಾಗಿದ್ದು, ಇದು ಡೇಟಾದಲ್ಲಿನ ಹೊರಗುಳಿದ ಡೇಟಾಗಳಿಗೆ ಕಡಿಮೆ ಸೂಕ್ಷ್ಮವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಇದು ಪ್ರಮಾಣಿತ ವಿಚಲನೆಯ ಬದಲು ಮಧ್ಯಮ ಸಂಪೂರ್ಣ ವಿಚಲನೆಯನ್ನು (MAD) ಬಳಸುತ್ತದೆ.
c. ಗ್ರಬ್ಸ್ ಪರೀಕ್ಷೆ
ಗ್ರಬ್ಸ್ ಪರೀಕ್ಷೆಯು ಸಾಮಾನ್ಯ ವಿತರಣೆಯನ್ನು ಊಹಿಸಿಕೊಂಡು ಏಕಚರ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ನಲ್ಲಿ ಒಂದೇ ಹೊರಗುಳಿದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಬಳಸುವ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಪರೀಕ್ಷೆಯಾಗಿದೆ. ಇದು ಉಳಿದ ಡೇಟಾಗೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ ಮೌಲ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದು ಹೊರಗುಳಿದಿದೆ ಎಂಬ ಕಲ್ಪನೆಯನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸುತ್ತದೆ.
d. ಬಾಕ್ಸ್ ಪ್ಲಾಟ್ ವಿಧಾನ (IQR ನಿಯಮ)
ಈ ವಿಧಾನವು ಹೊರಗುಳಿದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಇಂಟರ್‌ಕ್ವಾರ್ಟೈಲ್ ಶ್ರೇಣಿಯನ್ನು (IQR) ಬಳಸುತ್ತದೆ. Q1 - 1.5 * IQR ಗಿಂತ ಕೆಳಗೆ ಅಥವಾ Q3 + 1.5 * IQR ಗಿಂತ ಮೇಲೆ ಬರುವ ಡೇಟಾ ಪಾಯಿಂಟ್‌ಗಳನ್ನು ಅಸಂಗತತೆಗಳೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಉದಾಹರಣೆ: ಗ್ರಾಹಕರ ಖರೀದಿ ಮೊತ್ತವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವಾಗ, IQR ವ್ಯಾಪ್ತಿಯಿಂದ ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಹೊರಗಿರುವ ವಹಿವಾಟುಗಳನ್ನು ಸಂಭಾವ್ಯ ವಂಚನೆ ಅಥವಾ ಅಸಾಮಾನ್ಯ ಖರ್ಚು ನಡವಳಿಕೆಗಳೆಂದು ಗುರುತಿಸಬಹುದು.
2. ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ವಿಧಾನಗಳು
ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು ಡೇಟಾದಿಂದ ಸಂಕೀರ್ಣ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಕಲಿಯಬಹುದು ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ವಿತರಣೆಯ ಬಗ್ಗೆ ಬಲವಾದ ಊಹೆಗಳಿಲ್ಲದೆ ಅಸಂಗತತೆಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಬಹುದು.
a. ಐಸೋಲೇಶನ್ ಫಾರೆಸ್ಟ್
ಐಸೋಲೇಶನ್ ಫಾರೆಸ್ಟ್ ಒಂದು ಸಮಗ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಆಗಿದ್ದು, ಇದು ಡೇಟಾ ಸ್ಪೇಸ್ ಅನ್ನು ಯಾದೃಚ್ಛಿಕವಾಗಿ ವಿಭಜಿಸುವ ಮೂಲಕ ಅಸಂಗತತೆಗಳನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸುತ್ತದೆ. ಅಸಂಗತತೆಗಳನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸುವುದು ಸುಲಭ, ಆದ್ದರಿಂದ ಕಡಿಮೆ ವಿಭಜನೆಗಳು ಬೇಕಾಗುತ್ತವೆ. ಇದು ಗಣನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ದಕ್ಷವಾಗಿದ್ದು, ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳಿಗೆ ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ.
ಉದಾಹರಣೆ: ವಂಚನೆ ಪತ್ತೆಯಲ್ಲಿ, ಐಸೋಲೇಶನ್ ಫಾರೆಸ್ಟ್ ದೊಡ್ಡ ಗ್ರಾಹಕ ನೆಲೆಯಲ್ಲಿ ಅಸಾಮಾನ್ಯ ವಹಿವಾಟು ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಗುರುತಿಸಬಹುದು.
b. ಒನ್-ಕ್ಲಾಸ್ SVM
ಒನ್-ಕ್ಲಾಸ್ ಸಪೋರ್ಟ್ ವೆಕ್ಟರ್ ಮೆಷಿನ್ (SVM) ಸಾಮಾನ್ಯ ಡೇಟಾ ಪಾಯಿಂಟ್‌ಗಳ ಸುತ್ತಲೂ ಒಂದು ಗಡಿಯನ್ನು ಕಲಿಯುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಈ ಗಡಿಯ ಹೊರಗೆ ಬೀಳುವ ಡೇಟಾ ಪಾಯಿಂಟ್‌ಗಳನ್ನು ಅಸಂಗತತೆಗಳೆಂದು ಗುರುತಿಸುತ್ತದೆ. ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಲಾದ ಅಸಂಗತತೆಗಳು ಬಹಳ ಕಡಿಮೆ ಅಥವಾ ಇಲ್ಲದಿರುವಾಗ ಇದು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ.
ಉದಾಹರಣೆ: ಒನ್-ಕ್ಲಾಸ್ SVM ಅನ್ನು ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಟ್ರಾಫಿಕ್ ಅನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಸೈಬರ್‌ ದಾಳಿಯನ್ನು ಸೂಚಿಸಬಹುದಾದ ಅಸಾಮಾನ್ಯ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಬಳಸಬಹುದು.
c. ಲೋಕಲ್ ಔಟ್ಲೈಯರ್ ಫ್ಯಾಕ್ಟರ್ (LOF)
LOF ಡೇಟಾ ಪಾಯಿಂಟ್‌ನ ಸ್ಥಳೀಯ ಸಾಂದ್ರತೆಯನ್ನು ಅದರ ನೆರೆಹೊರೆಯವರಿಗೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ ಅಳೆಯುತ್ತದೆ. ತಮ್ಮ ನೆರೆಹೊರೆಯವರಿಗಿಂತ ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಕಡಿಮೆ ಸಾಂದ್ರತೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಡೇಟಾ ಪಾಯಿಂಟ್‌ಗಳನ್ನು ಅಸಂಗತತೆಗಳೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಉದಾಹರಣೆ: LOF ವೈಯಕ್ತಿಕ ಕ್ಲೇಮ್ ಮಾಡುವವರ ಕ್ಲೇಮ್ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಅವರ ಸಮಾನರೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಸುವ ಮೂಲಕ ವಂಚನೆಯ ವಿಮಾ ಕ್ಲೇಮ್‌ಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಬಹುದು.
d. K-ಮೀನ್ಸ್ ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್
K-ಮೀನ್ಸ್ ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ ಡೇಟಾ ಪಾಯಿಂಟ್‌ಗಳನ್ನು ಅವುಗಳ ಹೋಲಿಕೆಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ಗಳಾಗಿ ಗುಂಪು ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಯಾವುದೇ ಕ್ಲಸ್ಟರ್ ಕೇಂದ್ರದಿಂದ ದೂರವಿರುವ ಅಥವಾ ಸಣ್ಣ, ವಿರಳವಾದ ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ಗಳಿಗೆ ಸೇರಿದ ಡೇಟಾ ಪಾಯಿಂಟ್‌ಗಳನ್ನು ಅಸಂಗತತೆಗಳೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸಬಹುದು.
ಉದಾಹರಣೆ: ಚಿಲ್ಲರೆ ವ್ಯಾಪಾರದಲ್ಲಿ, K-ಮೀನ್ಸ್ ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ ಗ್ರಾಹಕರನ್ನು ಅವರ ಖರೀದಿ ಇತಿಹಾಸದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಗುಂಪು ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಮತ್ತು ಈ ಗುಂಪುಗಳಿಂದ ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ವಿಚಲನಗೊಳ್ಳುವ ಗ್ರಾಹಕರನ್ನು ಗುರುತಿಸುವ ಮೂಲಕ ಅಸಾಮಾನ್ಯ ಖರೀದಿ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಬಹುದು.
e. ಆಟೋಎನ್‌ಕೋಡರ್‌ಗಳು (ನರಮಂಡಲ ಜಾಲಗಳು)
ಆಟೋಎನ್‌ಕೋಡರ್‌ಗಳು ಇನ್‌ಪುಟ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪುನರ್ನಿರ್ಮಿಸಲು ಕಲಿಯುವ ನರಮಂಡಲ ಜಾಲಗಳಾಗಿವೆ. ಅಸಂಗತತೆಗಳು ಪುನರ್ನಿರ್ಮಿಸಲು ಕಷ್ಟಕರವಾದ ಡೇಟಾ ಪಾಯಿಂಟ್‌ಗಳಾಗಿದ್ದು, ಹೆಚ್ಚಿನ ಪುನರ್ನಿರ್ಮಾಣ ದೋಷಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತವೆ.
ಉದಾಹರಣೆ: ಸಾಮಾನ್ಯ ವಹಿವಾಟು ಡೇಟಾದ ಮೇಲೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಿ, ಪುನರ್ನಿರ್ಮಿಸಲು ಕಷ್ಟಕರವಾದ ವಹಿವಾಟುಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವ ಮೂಲಕ ವಂಚನೆಯ ಕ್ರೆಡಿಟ್ ಕಾರ್ಡ್ ವಹಿವಾಟುಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಆಟೋಎನ್‌ಕೋಡರ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು.
f. ಡೀಪ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ವಿಧಾನಗಳು (LSTM, GANs)
ಹಣಕಾಸಿನ ವಹಿವಾಟುಗಳಂತಹ ಸಮಯ-ಸರಣಿ ಡೇಟಾಗಳಿಗೆ, LSTM ಗಳಂತಹ (ಲಾಂಗ್ ಶಾರ್ಟ್-ಟರ್ಮ್ ಮೆಮೊರಿ) ಪುನರಾವರ್ತಿತ ನರಮಂಡಲ ಜಾಲಗಳನ್ನು (RNNs) ಅನುಕ್ರಮ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಕಲಿಯಲು ಬಳಸಬಹುದು. ಜೆನೆರೇಟಿವ್ ಅಡ್ವರ್ಸರಿಯಲ್ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್‌ಗಳನ್ನು (GANs) ಸಾಮಾನ್ಯ ಡೇಟಾದ ವಿತರಣೆಯನ್ನು ಕಲಿಯುವ ಮೂಲಕ ಮತ್ತು ಈ ವಿತರಣೆಯಿಂದ ವಿಚಲನೆಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವ ಮೂಲಕ ಅಸಂಗತತೆ ಪತ್ತೆಗಾಗಿ ಬಳಸಬಹುದು. ಈ ವಿಧಾನಗಳು ಗಣನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ತೀವ್ರವಾಗಿದ್ದರೂ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿನ ಸಂಕೀರ್ಣ ಅವಲಂಬನೆಗಳನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿಯಬಲ್ಲವು.
ಉದಾಹರಣೆ: ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ ವಹಿವಾಟು ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವ ಮೂಲಕ ಮತ್ತು ಅಸಾಮಾನ್ಯ ವಹಿವಾಟುಗಳ ಅನುಕ್ರಮವನ್ನು ಗುರುತಿಸುವ ಮೂಲಕ ಒಳಗಿನವರ ವ್ಯಾಪಾರವನ್ನು (insider trading) ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು LSTM ಗಳನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು.
3. ಸಾಮೀಪ್ಯ-ಆಧಾರಿತ ವಿಧಾನಗಳು
ಸಾಮೀಪ್ಯ-ಆಧಾರಿತ ವಿಧಾನಗಳು ಇತರ ಡೇಟಾ ಪಾಯಿಂಟ್‌ಗಳಿಗೆ ಇರುವ ದೂರ ಅಥವಾ ಹೋಲಿಕೆಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಅಸಂಗತತೆಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುತ್ತವೆ. ಈ ವಿಧಾನಗಳಿಗೆ ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವ ಅಥವಾ ಸಂಕೀರ್ಣ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಕಲಿಯುವ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ.
a. K-ನಿಯರೆಸ್ಟ್ ನೇಬರ್ಸ್ (KNN)
KNN ಪ್ರತಿ ಡೇಟಾ ಪಾಯಿಂಟ್‌ನಿಂದ ಅದರ k-ಹತ್ತಿರದ ನೆರೆಹೊರೆಯವರಿಗೆ ಇರುವ ದೂರವನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ತಮ್ಮ ನೆರೆಹೊರೆಯವರಿಗೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸರಾಸರಿ ದೂರವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಡೇಟಾ ಪಾಯಿಂಟ್‌ಗಳನ್ನು ಅಸಂಗತತೆಗಳೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಉದಾಹರಣೆ: ವಂಚನೆ ಪತ್ತೆಯಲ್ಲಿ, ವಹಿವಾಟಿನ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ವಹಿವಾಟು ಇತಿಹಾಸದಲ್ಲಿ ಅದರ ಹತ್ತಿರದ ನೆರೆಹೊರೆಯವರೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಸುವ ಮೂಲಕ KNN ವಂಚನೆಯ ವಹಿವಾಟುಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಬಹುದು.
b. ದೂರ-ಆಧಾರಿತ ಹೊರಗುಳಿದ ಡೇಟಾ ಪತ್ತೆ
ಈ ವಿಧಾನವು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಶೇಕಡಾವಾರು ಇತರ ಡೇಟಾ ಪಾಯಿಂಟ್‌ಗಳಿಂದ ದೂರವಿರುವ ಡೇಟಾ ಪಾಯಿಂಟ್‌ಗಳನ್ನು ಹೊರಗುಳಿದ ಡೇಟಾ ಎಂದು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಡೇಟಾ ಪಾಯಿಂಟ್‌ಗಳ ನಡುವಿನ ಸಾಮೀಪ್ಯವನ್ನು ಅಳೆಯಲು ಯೂಕ್ಲಿಡಿಯನ್ ದೂರ ಅಥವಾ ಮಹಲಾನೋಬಿಸ್ ದೂರದಂತಹ ದೂರ ಮೆಟ್ರಿಕ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ.
4. ಟೈಮ್ ಸೀರೀಸ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ವಿಧಾನಗಳು
ಈ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಸಮಯ-ಸರಣಿ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ಅಸಂಗತತೆಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ, ಡೇಟಾ ಪಾಯಿಂಟ್‌ಗಳ ನಡುವಿನ ತಾತ್ಕಾಲಿಕ ಅವಲಂಬನೆಗಳನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ.
a. ARIMA ಮಾದರಿಗಳು
ARIMA (ಆಟೋರಿಗ್ರೆಸಿವ್ ಇಂಟಿಗ್ರೇಟೆಡ್ ಮೂವಿಂಗ್ ಆವರೇಜ್) ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಸಮಯ ಸರಣಿಯಲ್ಲಿ ಭವಿಷ್ಯದ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಮುನ್ಸೂಚಿಸಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಮುನ್ಸೂಚಿಸಿದ ಮೌಲ್ಯಗಳಿಂದ ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ವಿಚಲನಗೊಳ್ಳುವ ಡೇಟಾ ಪಾಯಿಂಟ್‌ಗಳನ್ನು ಅಸಂಗತತೆಗಳೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
b. ಎಕ್ಸ್‌ಪೊನೆನ್ಶಿಯಲ್ ಸ್ಮೂಥಿಂಗ್
ಎಕ್ಸ್‌ಪೊನೆನ್ಶಿಯಲ್ ಸ್ಮೂಥಿಂಗ್ ವಿಧಾನಗಳು ಭವಿಷ್ಯದ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಮುನ್ಸೂಚಿಸಲು ಹಿಂದಿನ ವೀಕ್ಷಣೆಗಳಿಗೆ ಘಾತೀಯವಾಗಿ ಕಡಿಮೆಯಾಗುವ ತೂಕವನ್ನು ನಿಗದಿಪಡಿಸುತ್ತವೆ. ಮುನ್ಸೂಚಿಸಿದ ಮೌಲ್ಯಗಳಿಂದ ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ವಿಚಲನಗೊಳ್ಳುವ ಡೇಟಾ ಪಾಯಿಂಟ್‌ಗಳನ್ನು ಅಸಂಗತತೆಗಳೆಂದು ಗುರುತಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
c. ಚೇಂಜ್ ಪಾಯಿಂಟ್ ಡಿಟೆಕ್ಷನ್
ಚೇಂಜ್ ಪಾಯಿಂಟ್ ಡಿಟೆಕ್ಷನ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು ಸಮಯ ಸರಣಿಯ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳಲ್ಲಿ ಹಠಾತ್ ಬದಲಾವಣೆಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುತ್ತವೆ. ಈ ಬದಲಾವಣೆಗಳು ಅಸಂಗತತೆಗಳು ಅಥವಾ ಗಮನಾರ್ಹ ಘಟನೆಗಳನ್ನು ಸೂಚಿಸಬಹುದು.
ಅಸಂಗತತೆ ಪತ್ತೆ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ
ಅಸಂಗತತೆ ಪತ್ತೆ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುವುದು ಅವುಗಳ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿತ್ವವನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ. ಸಾಮಾನ್ಯ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮೆಟ್ರಿಕ್‌ಗಳು ಸೇರಿವೆ:
- ನಿಖರತೆ (Precision): ಅಸಂಗತತೆಗಳೆಂದು ಗುರುತಿಸಲಾದ ಎಲ್ಲಾ ಡೇಟಾ ಪಾಯಿಂಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಸರಿಯಾಗಿ ಗುರುತಿಸಲಾದ ಅಸಂಗತತೆಗಳ ಪ್ರಮಾಣ.
- ಮರುಸ್ಥಾಪನೆ (Recall): ಎಲ್ಲಾ ನೈಜ ಅಸಂಗತತೆಗಳಲ್ಲಿ ಸರಿಯಾಗಿ ಗುರುತಿಸಲಾದ ಅಸಂಗತತೆಗಳ ಪ್ರಮಾಣ.
- F1-ಸ್ಕೋರ್: ನಿಖರತೆ ಮತ್ತು ಮರುಸ್ಥಾಪನೆಯ ಹಾರ್ಮೋನಿಕ್ ಸರಾಸರಿ.
- ROC ಕರ್ವ್ ಅಡಿಯ ಪ್ರದೇಶ (AUC-ROC): ಅಸಂಗತತೆಗಳು ಮತ್ತು ಸಾಮಾನ್ಯ ಡೇಟಾ ಪಾಯಿಂಟ್‌ಗಳ ನಡುವೆ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಗುರುತಿಸುವ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ನ ಸಾಮರ್ಥ್ಯದ ಅಳತೆ.
- ಪ್ರೆಸಿಶನ್-ರೀಕಾಲ್ ಕರ್ವ್ ಅಡಿಯ ಪ್ರದೇಶ (AUC-PR): ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಅಸಮತೋಲಿತ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿ, ಅಸಂಗತತೆಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ನ ಸಾಮರ್ಥ್ಯದ ಅಳತೆ.
ಅಸಂಗತತೆ ಪತ್ತೆ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚು ಅಸಮತೋಲಿತವಾಗಿರುತ್ತವೆ, ಸಾಮಾನ್ಯ ಡೇಟಾ ಪಾಯಿಂಟ್‌ಗಳಿಗೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ ಕಡಿಮೆ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಅಸಂಗತತೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಗಮನಿಸುವುದು ಮುಖ್ಯ. ಆದ್ದರಿಂದ, AUC-PR ನಂತಹ ಮೆಟ್ರಿಕ್‌ಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ AUC-ROC ಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಮಾಹಿತಿಯುಕ್ತವಾಗಿರುತ್ತವೆ.
ಅಸಂಗತತೆ ಪತ್ತೆ ಅನುಷ್ಠಾನಕ್ಕಾಗಿ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಪರಿಗಣನೆಗಳು
ಅಸಂಗತತೆ ಪತ್ತೆಯನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲು ಹಲವಾರು ಅಂಶಗಳ ಎಚ್ಚರಿಕೆಯ ಪರಿಗಣನೆ ಅಗತ್ಯ:
- ಡೇಟಾ ಪೂರ್ವ ಸಂಸ್ಕರಣೆ: ಅಸಂಗತತೆ ಪತ್ತೆ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಡೇಟಾವನ್ನು ಸ್ವಚ್ಛಗೊಳಿಸುವುದು, ಪರಿವರ್ತಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಸಾಮಾನ್ಯಗೊಳಿಸುವುದು ನಿರ್ಣಾಯಕ. ಇದು ಕಾಣೆಯಾದ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು, ಹೊರಗುಳಿದ ಡೇಟಾವನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕುವುದು ಮತ್ತು ಫೀಚರ್‌ಗಳನ್ನು ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್ ಮಾಡುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರಬಹುದು.
- ಫೀಚರ್ ಇಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್: ಸಂಬಂಧಿತ ಫೀಚರ್‌ಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವುದು ಮತ್ತು ಡೇಟಾದ ಪ್ರಮುಖ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿಯುವ ಹೊಸ ಫೀಚರ್‌ಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವುದು ಅಸಂಗತತೆ ಪತ್ತೆ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ.
- ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್ ಟ್ಯೂನಿಂಗ್: ಹೆಚ್ಚಿನ ಅಸಂಗತತೆ ಪತ್ತೆ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು ತಮ್ಮ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾಗಿಸಲು ಟ್ಯೂನ್ ಮಾಡಬೇಕಾದ ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್‌ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತವೆ. ಇದು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಕ್ರಾಸ್-ವ್ಯಾಲಿಡೇಶನ್ ಮತ್ತು ಗ್ರಿಡ್ ಸರ್ಚ್ ನಂತಹ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ.
- ಮಿತಿ ಆಯ್ಕೆ: ಅಸಂಗತತೆಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಸೂಕ್ತವಾದ ಮಿತಿಯನ್ನು ನಿಗದಿಪಡಿಸುವುದು ನಿರ್ಣಾಯಕ. ಹೆಚ್ಚಿನ ಮಿತಿಯು ಅನೇಕ ಅಸಂಗತತೆಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು (ಕಡಿಮೆ ಮರುಸ್ಥಾಪನೆ), ಆದರೆ ಕಡಿಮೆ ಮಿತಿಯು ಅನೇಕ ತಪ್ಪು ಧನಾತ್ಮಕಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು (ಕಡಿಮೆ ನಿಖರತೆ).
- ವಿವರಿಸಬಲ್ಲತೆ: ಒಂದು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಡೇಟಾ ಪಾಯಿಂಟ್ ಅನ್ನು ಅಸಂಗತತೆ ಎಂದು ಏಕೆ ಗುರುತಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಸಂಭಾವ್ಯ ವಂಚನೆಯನ್ನು ತನಿಖೆ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಸೂಕ್ತ ಕ್ರಮ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ. ನಿರ್ಧಾರ ಮರಗಳು ಮತ್ತು ನಿಯಮ-ಆಧಾರಿತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಂತಹ ಕೆಲವು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು ನರಮಂಡಲ ಜಾಲಗಳಂತಹ ಇತರವುಗಳಿಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ವಿವರಿಸಬಲ್ಲವು.
- ಸ್ಕೇಲೆಬಿಲಿಟಿ: ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಅನ್ವಯಗಳಿಗೆ ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ಸಮಯೋಚಿತವಾಗಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ ಅತ್ಯಗತ್ಯ. ಐಸೋಲೇಶನ್ ಫಾರೆಸ್ಟ್ ನಂತಹ ಕೆಲವು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು ಇತರವುಗಳಿಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಸ್ಕೇಲೆಬಲ್ ಆಗಿವೆ.
- ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವಿಕೆ: ವಂಚನೆಯ ಚಟುವಟಿಕೆಗಳು ನಿರಂತರವಾಗಿ ವಿಕಸನಗೊಳ್ಳುತ್ತಿರುತ್ತವೆ, ಆದ್ದರಿಂದ ಅಸಂಗತತೆ ಪತ್ತೆ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು ಹೊಸ ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವಂತಿರಬೇಕು. ಇದು ನಿಯತಕಾಲಿಕವಾಗಿ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳನ್ನು ಮರುತರಬೇತಿ ನೀಡುವುದನ್ನು ಅಥವಾ ಆನ್‌ಲೈನ್ ಕಲಿಕೆಯ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರಬಹುದು.
ವಂಚನೆ ತಡೆಗಟ್ಟುವಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಅಸಂಗತತೆ ಪತ್ತೆಯ ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಅನ್ವಯಗಳು
ವಂಚನೆಯನ್ನು ತಡೆಗಟ್ಟಲು ಮತ್ತು ಅಪಾಯಗಳನ್ನು ತಗ್ಗಿಸಲು ವಿವಿಧ ಉದ್ಯಮಗಳಲ್ಲಿ ಅಸಂಗತತೆ ಪತ್ತೆ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳನ್ನು ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
- ಕ್ರೆಡಿಟ್ ಕಾರ್ಡ್ ವಂಚನೆ ಪತ್ತೆ: ಖರ್ಚು ಮಾದರಿಗಳು, ಸ್ಥಳ, ಮತ್ತು ಇತರ ಅಂಶಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ವಂಚನೆಯ ವಹಿವಾಟುಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆ ಮಾಡುವುದು.
- ವಿಮಾ ವಂಚನೆ ಪತ್ತೆ: ಕ್ಲೇಮ್ ಇತಿಹಾಸ, ವೈದ್ಯಕೀಯ ದಾಖಲೆಗಳು ಮತ್ತು ಇತರ ಡೇಟಾದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ವಂಚನೆಯ ಕ್ಲೇಮ್‌ಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು.
- ಹಣ ವರ್ಗಾವಣೆ ವಿರೋಧಿ (AML): ಹಣ ವರ್ಗಾವಣೆ ಚಟುವಟಿಕೆಗಳನ್ನು ಸೂಚಿಸಬಹುದಾದ ಅನುಮಾನಾಸ್ಪದ ಹಣಕಾಸು ವಹಿವಾಟುಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆ ಮಾಡುವುದು.
- ಸೈಬರ್‌ಸುರಕ್ಷತೆ: ಸೈಬರ್‌ ದಾಳಿಯನ್ನು ಸೂಚಿಸಬಹುದಾದ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಒಳನುಗ್ಗುವಿಕೆಗಳು, ಮಾಲ್‌ವೇರ್ ಸೋಂಕುಗಳು ಮತ್ತು ಅಸಾಮಾನ್ಯ ಬಳಕೆದಾರರ ನಡವಳಿಕೆಯನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು.
- ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣಾ ವಂಚನೆ ಪತ್ತೆ: ವಂಚನೆಯ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಕ್ಲೇಮ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಬಿಲ್ಲಿಂಗ್ ಪದ್ಧತಿಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆ ಮಾಡುವುದು.
- ಇ-ಕಾಮರ್ಸ್ ವಂಚನೆ ಪತ್ತೆ: ಆನ್‌ಲೈನ್ ಮಾರುಕಟ್ಟೆಗಳಲ್ಲಿ ವಂಚನೆಯ ವಹಿವಾಟುಗಳು ಮತ್ತು ಖಾತೆಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು.
ಉದಾಹರಣೆ: ಪ್ರಮುಖ ಕ್ರೆಡಿಟ್ ಕಾರ್ಡ್ ಕಂಪನಿಯು ಪ್ರತಿದಿನ ಶತಕೋಟಿ ವಹಿವಾಟುಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಐಸೋಲೇಶನ್ ಫಾರೆಸ್ಟ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ, ಹೆಚ್ಚಿನ ನಿಖರತೆಯೊಂದಿಗೆ ಸಂಭಾವ್ಯ ವಂಚನೆಯ ಶುಲ್ಕಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಗ್ರಾಹಕರನ್ನು ಆರ್ಥಿಕ ನಷ್ಟದಿಂದ ರಕ್ಷಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಕಂಪನಿಯ ವಂಚನೆಯ ಅಪಾಯಕ್ಕೆ ಒಡ್ಡಿಕೊಳ್ಳುವುದನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ವಂಚನೆ ತಡೆಗಟ್ಟುವಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಅಸಂಗತತೆ ಪತ್ತೆಯ ಭವಿಷ್ಯ
ಅಸಂಗತತೆ ಪತ್ತೆಯ ಕ್ಷೇತ್ರವು ನಿರಂತರವಾಗಿ ವಿಕಸನಗೊಳ್ಳುತ್ತಿದೆ, ವಂಚನೆ ತಡೆಗಟ್ಟುವಿಕೆಯ ಸವಾಲುಗಳನ್ನು ಎದುರಿಸಲು ಹೊಸ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ. ಕೆಲವು ಉದಯೋನ್ಮುಖ ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳು ಸೇರಿವೆ:
- ವಿವರಿಸಬಲ್ಲ AI (XAI): ತಮ್ಮ ನಿರ್ಧಾರಗಳಿಗೆ ವಿವರಣೆಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುವ ಅಸಂಗತತೆ ಪತ್ತೆ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವುದು, ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಮತ್ತು ನಂಬಲು ಸುಲಭವಾಗಿಸುತ್ತದೆ.
- ಫೆಡರೇಟೆಡ್ ಲರ್ನಿಂಗ್: ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳದೆ ವಿಕೇಂದ್ರೀಕೃತ ಡೇಟಾ ಮೂಲಗಳಲ್ಲಿ ಅಸಂಗತತೆ ಪತ್ತೆ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡುವುದು, ಗೌಪ್ಯತೆಯನ್ನು ರಕ್ಷಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಸಹಯೋಗವನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುವುದು.
- ಅಡ್ವರ್ಸರಿಯಲ್ ಮೆಷಿನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್: ಅಸಂಗತತೆ ಪತ್ತೆ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳನ್ನು ಕುಶಲತೆಯಿಂದ ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುವ ಅಡ್ವರ್ಸರಿಯಲ್ ದಾಳಿಗಳ ವಿರುದ್ಧ ರಕ್ಷಿಸಲು ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವುದು.
- ಗ್ರಾಫ್-ಆಧಾರಿತ ಅಸಂಗತತೆ ಪತ್ತೆ: ಘಟಕಗಳ ನಡುವಿನ ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಮತ್ತು ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ರಚನೆಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಅಸಂಗತತೆಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಗ್ರಾಫ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದು.
- ಬಲವರ್ಧನೆಯ ಕಲಿಕೆ (Reinforcement Learning): ಬದಲಾಗುತ್ತಿರುವ ಪರಿಸರಕ್ಕೆ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳಲು ಮತ್ತು ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಪತ್ತೆ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಕಲಿಯಲು ಅಸಂಗತತೆ ಪತ್ತೆ ಏಜೆಂಟ್‌ಗಳಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡುವುದು.
ತೀರ್ಮಾನ
ಅಸಂಗತತೆ ಪತ್ತೆ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು ವಂಚನೆ ತಡೆಗಟ್ಟಲು ಒಂದು ಪ್ರಬಲ ಸಾಧನವಾಗಿದೆ, ಅಸಾಮಾನ್ಯ ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಭಾವ್ಯ ವಂಚನೆಯ ಚಟುವಟಿಕೆಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಡೇಟಾ-ಚಾಲಿತ ವಿಧಾನವನ್ನು ನೀಡುತ್ತವೆ. ವಿವಿಧ ರೀತಿಯ ಅಸಂಗತತೆಗಳು, ವಿವಿಧ ಪತ್ತೆ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು, ಮತ್ತು ಅನುಷ್ಠಾನಕ್ಕಾಗಿ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಪರಿಗಣನೆಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ, ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ವಂಚನೆಯ ಅಪಾಯಗಳನ್ನು ತಗ್ಗಿಸಲು ಮತ್ತು ತಮ್ಮ ಆಸ್ತಿಗಳನ್ನು ರಕ್ಷಿಸಲು ಅಸಂಗತತೆ ಪತ್ತೆಯನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು. ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ವಿಕಸನಗೊಳ್ಳುತ್ತಾ ಹೋದಂತೆ, ಅಸಂಗತತೆ ಪತ್ತೆಯು ವಂಚನೆಯ ವಿರುದ್ಧದ ಹೋರಾಟದಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚು ಮಹತ್ವದ ಪಾತ್ರವನ್ನು ವಹಿಸುತ್ತದೆ, ವ್ಯವಹಾರಗಳು ಮತ್ತು ವ್ಯಕ್ತಿಗಳಿಗೆ ಸುರಕ್ಷಿತ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ಭದ್ರವಾದ ಜಗತ್ತನ್ನು ರಚಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.