ವಂಚನೆ ಪತ್ತೆ: ಜಾಗತಿಕ ಭದ್ರತೆಗಾಗಿ ಅಸಂಗತ ಪತ್ತೆ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳ ಬಳಕೆ

ಇಂದಿನ ಅಂತರ್ಸಂಪರ್ಕಿತ ಜಗತ್ತಿನಲ್ಲಿ, ವಂಚನೆಯು ವ್ಯವಹಾರಗಳು ಮತ್ತು ವ್ಯಕ್ತಿಗಳಿಗೆ ಸಮಾನವಾಗಿ ಗಮನಾರ್ಹ ಬೆದರಿಕೆಯನ್ನು ಒಡ್ಡುತ್ತದೆ. ಕ್ರೆಡಿಟ್ ಕಾರ್ಡ್ ಹಗರಣಗಳಿಂದ ಹಿಡಿದು ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಸೈಬರ್‌ ದಾಳಿಗಳವರೆಗೆ, ವಂಚನೆಯ ಚಟುವಟಿಕೆಗಳು ಹೆಚ್ಚು ಸಂಕೀರ್ಣವಾಗುತ್ತಿವೆ ಮತ್ತು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಕಷ್ಟಕರವಾಗುತ್ತಿವೆ. ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ನಿಯಮ-ಆಧಾರಿತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಹೊಸ ಮತ್ತು ವಿಕಸಿಸುತ್ತಿರುವ ವಂಚನೆಯ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವಲ್ಲಿ ವಿಫಲವಾಗುತ್ತವೆ. ಇಲ್ಲಿಯೇ ಅಸಂಗತ ಪತ್ತೆ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು ಕಾರ್ಯರೂಪಕ್ಕೆ ಬರುತ್ತವೆ, ಜಾಗತಿಕ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ ಆಸ್ತಿಗಳನ್ನು ರಕ್ಷಿಸಲು ಮತ್ತು ಆರ್ಥಿಕ ನಷ್ಟವನ್ನು ತಡೆಯಲು ಪ್ರಬಲ ಮತ್ತು ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವ ವಿಧಾನವನ್ನು ನೀಡುತ್ತವೆ.

ಅಸಂಗತ ಪತ್ತೆ ಎಂದರೇನು?

ಅಸಂಗತ ಪತ್ತೆ, ಇದನ್ನು ಹೊರಗಿನ ಅಂಶಗಳ ಪತ್ತೆ (outlier detection) ಎಂದೂ ಕರೆಯುತ್ತಾರೆ, ಇದು ರೂಢಿಗಿಂತ ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ವಿಚಲನಗೊಳ್ಳುವ ಡೇಟಾ ಪಾಯಿಂಟ್‌ಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಬಳಸುವ ಡೇಟಾ ಮೈನಿಂಗ್ ತಂತ್ರವಾಗಿದೆ. ಈ ಅಸಂಗತತೆಗಳು ವಂಚನೆಯ ವಹಿವಾಟುಗಳು, ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಒಳನುಗ್ಗುವಿಕೆಗಳು, ಉಪಕರಣಗಳ ವೈಫಲ್ಯಗಳು, ಅಥವಾ ಹೆಚ್ಚಿನ ತನಿಖೆಗೆ ಅರ್ಹವಾದ ಇತರ ಅಸಾಮಾನ್ಯ ಘಟನೆಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಬಹುದು. ವಂಚನೆ ಪತ್ತೆಯ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, ಅಸಂಗತ ಪತ್ತೆ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು ವಂಚನೆಯ ಚಟುವಟಿಕೆಯ ಸೂಚಕವಾಗಿರುವ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ವಹಿವಾಟುಗಳು, ಬಳಕೆದಾರರ ನಡವಳಿಕೆ, ಮತ್ತು ಇತರ ಸಂಬಂಧಿತ ಮಾಹಿತಿಯ ಬೃಹತ್ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುತ್ತವೆ.

ಅಸಂಗತ ಪತ್ತೆಯ ಹಿಂದಿನ ಮೂಲ ತತ್ವವೆಂದರೆ, ವಂಚನೆಯ ಚಟುವಟಿಕೆಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಕಾನೂನುಬದ್ಧ ವಹಿವಾಟುಗಳಿಗಿಂತ ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಭಿನ್ನವಾದ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸುತ್ತವೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಅಸಾಮಾನ್ಯ ಸ್ಥಳದಿಂದ ವಹಿವಾಟುಗಳಲ್ಲಿ ಹಠಾತ್ ಏರಿಕೆ, ಸಾಮಾನ್ಯ ವ್ಯವಹಾರದ ಸಮಯದ ಹೊರಗೆ ಮಾಡಿದ ದೊಡ್ಡ ಖರೀದಿ, ಅಥವಾ ಬಳಕೆದಾರರ ವಿಶಿಷ್ಟ ಖರ್ಚು ಅಭ್ಯಾಸಗಳಿಂದ ವಿಚಲನಗೊಳ್ಳುವ ವಹಿವಾಟುಗಳ ಸರಣಿ, ಇವೆಲ್ಲವೂ ವಂಚನೆಯ ಸೂಚಕವಾಗಿರಬಹುದು.

ಅಸಂಗತ ಪತ್ತೆ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳ ಪ್ರಕಾರಗಳು

ವಂಚನೆ ಪತ್ತೆಯಲ್ಲಿ ಹಲವಾರು ಅಸಂಗತ ಪತ್ತೆ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳನ್ನು ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಪ್ರತಿಯೊಂದೂ ತನ್ನದೇ ಆದ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ ಮತ್ತು ದೌರ್ಬಲ್ಯಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಸರಿಯಾದ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವುದು ಡೇಟಾದ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳು, ಗುರಿಪಡಿಸಲಾದ ವಂಚನೆಯ ಪ್ರಕಾರ, ಮತ್ತು ನಿಖರತೆ ಹಾಗೂ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಅಪೇಕ್ಷಿತ ಮಟ್ಟವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತದೆ.

1. ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ವಿಧಾನಗಳು

ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ವಿಧಾನಗಳು ಅತ್ಯಂತ ಹಳೆಯ ಮತ್ತು ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುವ ಅಸಂಗತ ಪತ್ತೆ ತಂತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿವೆ. ಈ ವಿಧಾನಗಳು ಡೇಟಾದ ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ವಿತರಣೆಯನ್ನು ಅಂದಾಜು ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ನಿರೀಕ್ಷಿತ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯ ಹೊರಗೆ ಬರುವ ಡೇಟಾ ಪಾಯಿಂಟ್‌ಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿವೆ. ಕೆಲವು ಸಾಮಾನ್ಯ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ವಿಧಾನಗಳು ಹೀಗಿವೆ:

• Z-ಅಂಕ: ಒಂದು ಡೇಟಾ ಪಾಯಿಂಟ್ ಸರಾಸರಿಯಿಂದ ಎಷ್ಟು ಪ್ರಮಾಣಿತ ವಿಚಲನೆಗಳ (standard deviations) ದೂರದಲ್ಲಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಮಿತಿಯನ್ನು (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, 3 ಪ್ರಮಾಣಿತ ವಿಚಲನೆಗಳು) ಮೀರಿದ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಅಸಂಗತತೆಗಳೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
• ಪರಿಷ್ಕೃತ Z-ಅಂಕ: Z-ಅಂಕಕ್ಕೆ ಹೆಚ್ಚು ದೃಢವಾದ ಪರ್ಯಾಯ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಹೊರಗಿನ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ವ್ಯವಹರಿಸುವಾಗ. ಇದು ಪ್ರಮಾಣಿತ ವಿಚಲನೆಯ ಬದಲಿಗೆ ಮೀಡಿಯನ್ ಅಬ್ಸೊಲ್ಯೂಟ್ ಡೀವಿಯೇಷನ್ (MAD) ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ.
• ಗ್ರಬ್ಸ್ ಪರೀಕ್ಷೆ: ಏಕಚರ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ನಲ್ಲಿ ಒಂದೇ ಹೊರಗಿನ ಅಂಶವನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಬಳಸುವ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಪರೀಕ್ಷೆ.
• ಕೈ-ಸ್ಕ್ವೇರ್ ಪರೀಕ್ಷೆ: ಒಂದು ಅಥವಾ ಹೆಚ್ಚಿನ ವರ್ಗಗಳಲ್ಲಿ ನಿರೀಕ್ಷಿತ ಮತ್ತು ಗಮನಿಸಿದ ಆವರ್ತನಗಳ ನಡುವೆ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯವಾಗಿ ಮಹತ್ವದ ವ್ಯತ್ಯಾಸವಿದೆಯೇ ಎಂದು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಇದನ್ನು ವರ್ಗೀಯ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ಅಸಂಗತತೆಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಬಳಸಬಹುದು.

ಉದಾಹರಣೆ: ಒಂದು ಬ್ಯಾಂಕ್ ಅಸಾಮಾನ್ಯ ಕ್ರೆಡಿಟ್ ಕಾರ್ಡ್ ವಹಿವಾಟುಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು Z-ಅಂಕವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ಒಬ್ಬ ಗ್ರಾಹಕ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಪ್ರತಿ ವಹಿವಾಟಿಗೆ $20 ರ ಸ್ಟ್ಯಾಂಡರ್ಡ್ ಡೀವಿಯೇಷನ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಸರಾಸರಿ $100 ಖರ್ಚು ಮಾಡಿದರೆ, $500 ರ ವಹಿವಾಟು (500 - 100) / 20 = 20 Z-ಅಂಕವನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ, ಇದು ಗಮನಾರ್ಹ ಅಸಂಗತತೆಯನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ.

2. ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಆಧಾರಿತ ವಿಧಾನಗಳು

ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು ಅಸಂಗತ ಪತ್ತೆಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಮತ್ತು ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತವೆ. ಈ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು ಡೇಟಾದಲ್ಲಿನ ಸಂಕೀರ್ಣ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಕಲಿಯಬಲ್ಲವು ಮತ್ತು ಬದಲಾಗುತ್ತಿರುವ ವಂಚನೆಯ ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳಬಲ್ಲವು. ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಆಧಾರಿತ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯ, ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆರಹಿತ, ಮತ್ತು ಅರೆ-ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯ ವಿಧಾನಗಳೆಂದು ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ವರ್ಗೀಕರಿಸಬಹುದು.

ಎ. ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯ ಕಲಿಕೆ

ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯ ಕಲಿಕೆಯ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳಿಗೆ ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಿದ ಡೇಟಾ ಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ, ಅಂದರೆ ಪ್ರತಿ ಡೇಟಾ ಪಾಯಿಂಟ್ ಅನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯ ಅಥವಾ ವಂಚನೆ ಎಂದು ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಿದ ಡೇಟಾದಿಂದ ಒಂದು ಮಾದರಿಯನ್ನು ಕಲಿಯುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ನಂತರ ಹೊಸ ಡೇಟಾ ಪಾಯಿಂಟ್‌ಗಳನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯ ಅಥವಾ ವಂಚನೆ ಎಂದು ವರ್ಗೀಕರಿಸಲು ಆ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ. ವಂಚನೆ ಪತ್ತೆಗಾಗಿ ಸಾಮಾನ್ಯ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯ ಕಲಿಕೆಯ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು ಹೀಗಿವೆ:

• ಲಾಜಿಸ್ಟಿಕ್ ರಿಗ್ರೆಷನ್: ಇನ್ಪುಟ್ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳ ಒಂದು ಸೆಟ್ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಬೈನರಿ ಫಲಿತಾಂಶದ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ವಂಚನೆಯೋ ಅಥವಾ ಇಲ್ಲವೋ) ಸಂಭವನೀಯತೆಯನ್ನು ಊಹಿಸುವ ಒಂದು ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಮಾದರಿ.
• ನಿರ್ಣಯ ಮರಗಳು: ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ ಮೌಲ್ಯಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ನಿರ್ಣಯಗಳ ಸರಣಿಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿಭಜಿಸುವ ಮರದಂತಹ ರಚನೆಗಳು.
• ರ್ಯಾಂಡಮ್ ಫಾರೆಸ್ಟ್: ನಿಖರತೆ ಮತ್ತು ದೃಢತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಅನೇಕ ನಿರ್ಣಯ ಮರಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವ ಒಂದು ಎನ್ಸೆಂಬಲ್ ಕಲಿಕೆಯ ವಿಧಾನ.
• ಸಪೋರ್ಟ್ ವೆಕ್ಟರ್ ಮೆಷಿನ್‌ಗಳು (SVM): ಸಾಮಾನ್ಯ ಮತ್ತು ವಂಚನೆಯ ಡೇಟಾ ಪಾಯಿಂಟ್‌ಗಳನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸಲು ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಹೈಪರ್‌ಪ್ಲೇನ್ ಅನ್ನು ಕಂಡುಕೊಳ್ಳುವ ಒಂದು ಶಕ್ತಿಯುತ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್.
• ನರಮಂಡಲ ಜಾಲಗಳು (ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಸ್): ಮಾನವನ ಮೆದುಳಿನ ರಚನೆಯಿಂದ ಪ್ರೇರಿತವಾದ ಸಂಕೀರ್ಣ ಮಾದರಿಗಳು, ಡೇಟಾದಲ್ಲಿನ ಅತ್ಯಂತ ರೇಖಾತ್ಮಕವಲ್ಲದ ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ಕಲಿಯುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ.

ಉದಾಹರಣೆ: ಒಂದು ವಿಮಾ ಕಂಪನಿಯು ವಂಚನೆಯ ಕ್ಲೈಮ್‌ಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ರ್ಯಾಂಡಮ್ ಫಾರೆಸ್ಟ್ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ಈ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಿದ ಕ್ಲೈಮ್‌ಗಳ (ವಂಚನೆ ಅಥವಾ ಕಾನೂನುಬದ್ಧ) ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ನಲ್ಲಿ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನಂತರ ಹೊಸ ಕ್ಲೈಮ್‌ಗಳಿಗೆ ವಂಚನೆಯ ಸಂಭವನೀಯತೆಯನ್ನು ಊಹಿಸಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾದ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ಕ್ಲೈಮ್‌ದಾರರ ಇತಿಹಾಸ, ಕ್ಲೈಮ್‌ನ ಪ್ರಕಾರ, ಮತ್ತು ಘಟನೆಯ ಸುತ್ತಲಿನ ಸಂದರ್ಭಗಳು ಇರಬಹುದು.

ಬಿ. ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆರಹಿತ ಕಲಿಕೆ

ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆರಹಿತ ಕಲಿಕೆಯ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳಿಗೆ ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಿದ ಡೇಟಾ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ. ಈ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು ಡೇಟಾದ ಬಹುಪಾಲು ಭಾಗಕ್ಕೆ ಹೋಲಿಕೆಯಿಲ್ಲದ ಡೇಟಾ ಪಾಯಿಂಟ್‌ಗಳನ್ನು ಹುಡುಕುವ ಮೂಲಕ ಅಸಂಗತತೆಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುತ್ತವೆ. ವಂಚನೆ ಪತ್ತೆಗಾಗಿ ಸಾಮಾನ್ಯ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆರಹಿತ ಕಲಿಕೆಯ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು ಹೀಗಿವೆ:

• ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್: ಒಂದೇ ರೀತಿಯ ಡೇಟಾ ಪಾಯಿಂಟ್‌ಗಳನ್ನು ಒಟ್ಟಿಗೆ ಗುಂಪು ಮಾಡುವ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು. ಅಸಂಗತತೆಗಳು ಯಾವುದೇ ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ಗೆ ಸೇರದ ಅಥವಾ ಸಣ್ಣ, ವಿರಳ ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ಗಳಿಗೆ ಸೇರಿದ ಡೇಟಾ ಪಾಯಿಂಟ್‌ಗಳಾಗಿವೆ. K-ಮೀನ್ಸ್ ಮತ್ತು DBSCAN ಜನಪ್ರಿಯ ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳಾಗಿವೆ.
• ಪ್ರಿನ್ಸಿಪಲ್ ಕಾಂಪೊನೆಂಟ್ ಅನಾಲಿಸಿಸ್ (PCA): ಡೇಟಾದಲ್ಲಿನ ಪ್ರಮುಖ ಘಟಕಗಳನ್ನು (ಗರಿಷ್ಠ ವ್ಯತ್ಯಾಸದ ದಿಕ್ಕುಗಳು) ಗುರುತಿಸುವ ಒಂದು ಆಯಾಮ ಕಡಿತ ತಂತ್ರ. ಅಸಂಗತತೆಗಳು ಪ್ರಮುಖ ಘಟಕಗಳಿಂದ ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ವಿಚಲನಗೊಳ್ಳುವ ಡೇಟಾ ಪಾಯಿಂಟ್‌ಗಳಾಗಿವೆ.
• ಐಸೋಲೇಶನ್ ಫಾರೆಸ್ಟ್: ಡೇಟಾವನ್ನು ಯಾದೃಚ್ಛಿಕವಾಗಿ ವಿಭಜಿಸುವ ಮೂಲಕ ಅಸಂಗತತೆಗಳನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸುವ ಒಂದು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್. ಸಾಮಾನ್ಯ ಡೇಟಾ ಪಾಯಿಂಟ್‌ಗಳಿಗಿಂತ ಅಸಂಗತತೆಗಳನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸಲು ಕಡಿಮೆ ವಿಭಜನೆಗಳು ಬೇಕಾಗುತ್ತವೆ.
• ಒನ್-ಕ್ಲಾಸ್ SVM: ಸಾಮಾನ್ಯ ಡೇಟಾ ಪಾಯಿಂಟ್‌ಗಳ ಸುತ್ತಲೂ ಒಂದು ಗಡಿಯನ್ನು ಕಲಿಯುವ SVM ನ ಒಂದು ರೂಪಾಂತರ. ಅಸಂಗತತೆಗಳು ಗಡಿಯ ಹೊರಗೆ ಬೀಳುವ ಡೇಟಾ ಪಾಯಿಂಟ್‌ಗಳಾಗಿವೆ.

ಉದಾಹರಣೆ: ಒಂದು ಇ-ಕಾಮರ್ಸ್ ಕಂಪನಿಯು ವಂಚನೆಯ ವಹಿವಾಟುಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು K-ಮೀನ್ಸ್ ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಖರೀದಿ ಮೊತ್ತ, ಸ್ಥಳ, ಮತ್ತು ದಿನದ ಸಮಯದಂತಹ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ವಹಿವಾಟುಗಳನ್ನು ಗುಂಪು ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಮುಖ್ಯ ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ಗಳ ಹೊರಗೆ ಬರುವ ವಹಿವಾಟುಗಳನ್ನು ಸಂಭಾವ್ಯ ವಂಚನೆ ಎಂದು ಗುರುತಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.

ಸಿ. ಅರೆ-ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯ ಕಲಿಕೆ

ಅರೆ-ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯ ಕಲಿಕೆಯ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಿದ ಮತ್ತು ಲೇಬಲ್ ಮಾಡದ ಡೇಟಾದ ಸಂಯೋಜನೆಯನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ. ಈ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಿದ ಡೇಟಾದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಅಸಂಗತ ಪತ್ತೆ ಮಾದರಿಯ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಬಹುದು, ಜೊತೆಗೆ ಲೇಬಲ್ ಮಾಡದ ಡೇಟಾದ ಹೇರಳತೆಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು. ವಂಚನೆ ಪತ್ತೆಗಾಗಿ ಕೆಲವು ಅರೆ-ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯ ಕಲಿಕೆಯ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು ಹೀಗಿವೆ:

• ಸ್ವಯಂ-ತರಬೇತಿ: ಇದು ಒಂದು ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿದ್ದು, ಇದರಲ್ಲಿ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯ ಕಲಿಕೆಯ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅನ್ನು ಆರಂಭದಲ್ಲಿ ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಿದ ಡೇಟಾದ ಸಣ್ಣ ಸೆಟ್ ಮೇಲೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನಂತರ ಲೇಬಲ್ ಮಾಡದ ಡೇಟಾದ ಲೇಬಲ್‌ಗಳನ್ನು ಊಹಿಸಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಅತ್ಯಂತ ವಿಶ್ವಾಸದಿಂದ ಊಹಿಸಲಾದ ಲೇಬಲ್ ಮಾಡದ ಡೇಟಾ ಪಾಯಿಂಟ್‌ಗಳನ್ನು ನಂತರ ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಿದ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗೆ ಸೇರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಪುನರಾವರ್ತಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
• ಜನರೇಟಿವ್ ಅಡ್ವರ್ಸರಿಯಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಸ್ (GANs): GAN ಗಳು ಎರಡು ನರಮಂಡಲ ಜಾಲಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತವೆ: ಒಂದು ಜನರೇಟರ್ ಮತ್ತು ಒಂದು ಡಿಸ್ಕ್ರಿಮಿನೇಟರ್. ಜನರೇಟರ್ ಸಾಮಾನ್ಯ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೋಲುವ ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ರಚಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಡಿಸ್ಕ್ರಿಮಿನೇಟರ್ ನೈಜ ಮತ್ತು ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾದ ನಡುವೆ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತದೆ. ಅಸಂಗತತೆಗಳು ಜನರೇಟರ್ ಪುನಃ ರಚಿಸಲು ಹೆಣಗಾಡುವ ಡೇಟಾ ಪಾಯಿಂಟ್‌ಗಳಾಗಿವೆ.

ಉದಾಹರಣೆ: ಒಂದು ಮೊಬೈಲ್ ಪಾವತಿ ಪೂರೈಕೆದಾರರು ವಂಚನೆಯ ವಹಿವಾಟುಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಸ್ವಯಂ-ತರಬೇತಿ ವಿಧಾನವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಾರೆ. ಅವರು ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಿದ ವಂಚನೆ ಮತ್ತು ಕಾನೂನುಬದ್ಧ ವಹಿವಾಟುಗಳ ಸಣ್ಣ ಸೆಟ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಾರಂಭಿಸುತ್ತಾರೆ. ನಂತರ ಅವರು ಈ ಡೇಟಾದ ಮೇಲೆ ಒಂದು ಮಾದರಿಯನ್ನು ತರಬೇತಿ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಲೇಬಲ್ ಮಾಡದ ವಹಿವಾಟುಗಳ ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ನ ಲೇಬಲ್‌ಗಳನ್ನು ಊಹಿಸಲು ಬಳಸುತ್ತಾರೆ. ಅತ್ಯಂತ ವಿಶ್ವಾಸದಿಂದ ಊಹಿಸಲಾದ ವಹಿವಾಟುಗಳನ್ನು ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಿದ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗೆ ಸೇರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ಮಾದರಿಯನ್ನು ಪುನಃ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಮಾದರಿಯ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಸ್ಥಿರವಾಗುವವರೆಗೆ ಈ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಪುನರಾವರ್ತಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.

3. ನಿಯಮ-ಆಧಾರಿತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು

ನಿಯಮ-ಆಧಾರಿತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ವಂಚನೆ ಪತ್ತೆಗೆ ಒಂದು ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ವಿಧಾನವಾಗಿದ್ದು, ಸಂಶಯಾಸ್ಪದ ಚಟುವಟಿಕೆಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಪೂರ್ವನಿರ್ಧರಿತ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿವೆ. ಈ ನಿಯಮಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ತಜ್ಞರ ಜ್ಞಾನ ಮತ್ತು ಐತಿಹಾಸಿಕ ವಂಚನೆ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಆಧರಿಸಿರುತ್ತವೆ. ನಿಯಮ-ಆಧಾರಿತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ತಿಳಿದಿರುವ ವಂಚನೆ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಲ್ಲಿ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿದ್ದರೂ, ಅವುಗಳು ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಹಿಂದುಳಿದಿರುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಹೊಸ ಹಾಗೂ ವಿಕಸಿಸುತ್ತಿರುವ ವಂಚನೆ ತಂತ್ರಗಳಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳಲು ಹೆಣಗಾಡುತ್ತವೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಹೈಬ್ರಿಡ್ ವಿಧಾನವನ್ನು ರಚಿಸಲು ಇವುಗಳನ್ನು ಅಸಂಗತ ಪತ್ತೆ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸಬಹುದು.

ಉದಾಹರಣೆ: ಒಂದು ಕ್ರೆಡಿಟ್ ಕಾರ್ಡ್ ಕಂಪನಿಯು $10,000 ಮೀರಿದ ಯಾವುದೇ ವಹಿವಾಟನ್ನು ಸಂಭಾವ್ಯ ವಂಚನೆ ಎಂದು ಗುರುತಿಸುವ ನಿಯಮವನ್ನು ಹೊಂದಿರಬಹುದು. ಈ ನಿಯಮವು ದೊಡ್ಡ ವಹಿವಾಟುಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ವಂಚನೆಯ ಚಟುವಟಿಕೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿವೆ ಎಂಬ ಐತಿಹಾಸಿಕ ಅವಲೋಕನವನ್ನು ಆಧರಿಸಿದೆ.

ವಂಚನೆ ಪತ್ತೆಯಲ್ಲಿ ಅಸಂಗತ ಪತ್ತೆಯ ಪ್ರಯೋಜನಗಳು

ಅಸಂಗತ ಪತ್ತೆ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು ವಂಚನೆ ಪತ್ತೆಗಾಗಿ ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ನಿಯಮ-ಆಧಾರಿತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಗಿಂತ ಹಲವಾರು ಪ್ರಯೋಜನಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತವೆ:

• ಹೊಸ ವಂಚನೆ ಮಾದರಿಗಳ ಪತ್ತೆ: ಅಸಂಗತ ಪತ್ತೆ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು ಈ ಹಿಂದೆ ತಿಳಿದಿಲ್ಲದ ವಂಚನೆ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಬಲ್ಲವು, ಇವುಗಳನ್ನು ನಿಯಮ-ಆಧಾರಿತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ತಪ್ಪಿಸಬಹುದು.
• ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವಿಕೆ: ಅಸಂಗತ ಪತ್ತೆ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು ಬದಲಾಗುತ್ತಿರುವ ವಂಚನೆಯ ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳು ಮತ್ತು ಬಳಕೆದಾರರ ನಡವಳಿಕೆಗೆ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳಬಲ್ಲವು, ಇದರಿಂದ ವಂಚನೆ ಪತ್ತೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಉಳಿಯುತ್ತದೆ.
• ಕಡಿಮೆ ತಪ್ಪು ಧನಾತ್ಮಕಗಳು: ರೂಢಿಯಿಂದ ವಿಚಲನೆಗಳ ಮೇಲೆ ಗಮನಹರಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಅಸಂಗತ ಪತ್ತೆ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು ತಪ್ಪು ಧನಾತ್ಮಕಗಳ (ಕಾನೂನುಬದ್ಧ ವಹಿವಾಟುಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಾಗಿ ವಂಚನೆ ಎಂದು ಗುರುತಿಸುವುದು) ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಬಹುದು.
• ಸುಧಾರಿತ ದಕ್ಷತೆ: ಅಸಂಗತ ಪತ್ತೆ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು ವಂಚನೆ ಪತ್ತೆ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸಬಹುದು, ಇದರಿಂದ ಮಾನವ ವಿಶ್ಲೇಷಕರು ಹೆಚ್ಚು ಸಂಕೀರ್ಣ ತನಿಖೆಗಳ ಮೇಲೆ ಗಮನಹರಿಸಲು ಸಮಯಾವಕಾಶ ಸಿಗುತ್ತದೆ.
• ಸ್ಕೇಲೆಬಿಲಿಟಿ: ಅಸಂಗತ ಪತ್ತೆ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ಡೇಟಾವನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸಬಲ್ಲವು, ಇದರಿಂದಾಗಿ ಅವು ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ಚಾನೆಲ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಭೌಗೋಳಿಕ ಪ್ರದೇಶಗಳಲ್ಲಿ ನೈಜ-ಸಮಯದಲ್ಲಿ ವಂಚನೆಯನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಸೂಕ್ತವಾಗಿವೆ.

ವಂಚನೆ ಪತ್ತೆಯಲ್ಲಿ ಅಸಂಗತ ಪತ್ತೆಯ ಸವಾಲುಗಳು

ಅವುಗಳ ಪ್ರಯೋಜನಗಳ ಹೊರತಾಗಿಯೂ, ಅಸಂಗತ ಪತ್ತೆ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು ಕೆಲವು ಸವಾಲುಗಳನ್ನು ಸಹ ಒಡ್ಡುತ್ತವೆ:

• ಡೇಟಾ ಗುಣಮಟ್ಟ: ಅಸಂಗತ ಪತ್ತೆ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು ಡೇಟಾ ಗುಣಮಟ್ಟಕ್ಕೆ ಸೂಕ್ಷ್ಮವಾಗಿರುತ್ತವೆ. ನಿಖರವಲ್ಲದ ಅಥವಾ ಅಪೂರ್ಣ ಡೇಟಾವು ತಪ್ಪು ಅಸಂಗತ ಪತ್ತೆ ಫಲಿತಾಂಶಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು.
• ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ ಇಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್: ಸರಿಯಾದ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವುದು ಮತ್ತು ಇಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಮಾಡುವುದು ಅಸಂಗತ ಪತ್ತೆ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳ ಯಶಸ್ಸಿಗೆ ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ.
• ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಆಯ್ಕೆ: ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವಂಚನೆ ಪತ್ತೆ ಸಮಸ್ಯೆಗೆ ಸರಿಯಾದ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವುದು ಸವಾಲಿನದ್ದಾಗಿರಬಹುದು. ವಿಭಿನ್ನ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು ವಿಭಿನ್ನ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ ಮತ್ತು ದೌರ್ಬಲ್ಯಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ, ಮತ್ತು ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಆಯ್ಕೆಯು ಡೇಟಾದ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳು ಮತ್ತು ಗುರಿಪಡಿಸಲಾದ ವಂಚನೆಯ ಪ್ರಕಾರವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತದೆ.
• ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಸಾಧ್ಯತೆ: ಕೆಲವು ಅಸಂಗತ ಪತ್ತೆ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ನರಮಂಡಲ ಜಾಲಗಳು, ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲು ಕಷ್ಟಕರವಾಗಿರಬಹುದು. ಇದರಿಂದಾಗಿ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಡೇಟಾ ಪಾಯಿಂಟ್ ಅನ್ನು ಅಸಂಗತತೆ ಎಂದು ಏಕೆ ಗುರುತಿಸಲಾಗಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಸವಾಲಾಗುತ್ತದೆ.
• ಅಸಮತೋಲಿತ ಡೇಟಾ: ವಂಚನೆ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚು ಅಸಮತೋಲಿತವಾಗಿರುತ್ತವೆ, ಇದರಲ್ಲಿ ಕಾನೂನುಬದ್ಧ ವಹಿವಾಟುಗಳಿಗೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ ವಂಚನೆಯ ವಹಿವಾಟುಗಳ ಪ್ರಮಾಣ ಕಡಿಮೆ ಇರುತ್ತದೆ. ಇದು ಪಕ್ಷಪಾತಿ ಅಸಂಗತ ಪತ್ತೆ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು. ಈ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಓವರ್‌ಸ್ಯಾಂಪ್ಲಿಂಗ್, ಅಂಡರ್‌ಸ್ಯಾಂಪ್ಲಿಂಗ್, ಮತ್ತು ವೆಚ್ಚ-ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಕಲಿಕೆಯಂತಹ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು.

ವಂಚನೆ ಪತ್ತೆಯಲ್ಲಿ ಅಸಂಗತ ಪತ್ತೆಯ ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಅನ್ವಯಗಳು

ವಂಚನೆಯನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಮತ್ತು ತಡೆಯಲು ಅಸಂಗತ ಪತ್ತೆ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳನ್ನು ವ್ಯಾಪಕ ಶ್ರೇಣಿಯ ಉದ್ಯಮಗಳಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ:

• ಬ್ಯಾಂಕಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಹಣಕಾಸು: ವಂಚನೆಯ ಕ್ರೆಡಿಟ್ ಕಾರ್ಡ್ ವಹಿವಾಟುಗಳು, ಸಾಲದ ಅರ್ಜಿಗಳು, ಮತ್ತು ಅಕ್ರಮ ಹಣ ವರ್ಗಾವಣೆ ಚಟುವಟಿಕೆಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವುದು.
• ವಿಮೆ: ವಂಚನೆಯ ವಿಮಾ ಕ್ಲೈಮ್‌ಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು.
• ಚಿಲ್ಲರೆ ವ್ಯಾಪಾರ: ವಂಚನೆಯ ಆನ್‌ಲೈನ್ ಖರೀದಿಗಳು, ರಿಟರ್ನ್ಸ್, ಮತ್ತು ಲಾಯಲ್ಟಿ ಪ್ರೋಗ್ರಾಂ ದುರುಪಯೋಗವನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವುದು.
• ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣೆ: ವಂಚನೆಯ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಕ್ಲೈಮ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರಿಸ್ಕ್ರಿಪ್ಷನ್ ದುರುಪಯೋಗವನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು.
• ದೂರಸಂಪರ್ಕ: ವಂಚನೆಯ ಫೋನ್ ಕರೆಗಳು ಮತ್ತು ಚಂದಾದಾರಿಕೆ ವಂಚನೆಯನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವುದು.
• ಸೈಬರ್‌ ಸುರಕ್ಷತೆ: ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಒಳನುಗ್ಗುವಿಕೆಗಳು, ಮಾಲ್‌ವೇರ್ ಸೋಂಕುಗಳು, ಮತ್ತು ಆಂತರಿಕ ಬೆದರಿಕೆಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವುದು.
• ಇ-ಕಾಮರ್ಸ್: ವಂಚನೆಯ ಮಾರಾಟಗಾರರ ಖಾತೆಗಳು, ನಕಲಿ ವಿಮರ್ಶೆಗಳು, ಮತ್ತು ಪಾವತಿ ವಂಚನೆಯನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು.

ಉದಾಹರಣೆ: ಒಂದು ಬಹುರಾಷ್ಟ್ರೀಯ ಬ್ಯಾಂಕ್ ನೈಜ-ಸಮಯದ ಕ್ರೆಡಿಟ್ ಕಾರ್ಡ್ ವಹಿವಾಟುಗಳನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡಲು ಅಸಂಗತ ಪತ್ತೆಯನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ಅವರು ಪ್ರತಿದಿನ 1 ಶತಕೋಟಿಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ವಹಿವಾಟುಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುತ್ತಾರೆ, ಖರ್ಚಿನ ಅಭ್ಯಾಸಗಳು, ಭೌಗೋಳಿಕ ಸ್ಥಳ, ಮತ್ತು ವ್ಯಾಪಾರಿ ಪ್ರಕಾರದಲ್ಲಿ ಅಸಾಮಾನ್ಯ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಹುಡುಕುತ್ತಾರೆ. ಒಂದು ಅಸಂಗತತೆ ಪತ್ತೆಯಾದರೆ, ಬ್ಯಾಂಕ್ ತಕ್ಷಣವೇ ಗ್ರಾಹಕರಿಗೆ ಎಚ್ಚರಿಕೆ ನೀಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ವಹಿವಾಟನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುವವರೆಗೆ ಖಾತೆಯನ್ನು ಸ್ಥಗಿತಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ವಂಚನೆಯ ಚಟುವಟಿಕೆಯಿಂದಾಗುವ ಗಮನಾರ್ಹ ಆರ್ಥಿಕ ನಷ್ಟವನ್ನು ತಡೆಯುತ್ತದೆ.

ವಂಚನೆ ಪತ್ತೆಯಲ್ಲಿ ಅಸಂಗತ ಪತ್ತೆಯನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲು ಉತ್ತಮ ಅಭ್ಯಾಸಗಳು

ವಂಚನೆ ಪತ್ತೆಯಲ್ಲಿ ಅಸಂಗತ ಪತ್ತೆಯನ್ನು ಯಶಸ್ವಿಯಾಗಿ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲು, ಈ ಕೆಳಗಿನ ಉತ್ತಮ ಅಭ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ:

• ಸ್ಪಷ್ಟ ಉದ್ದೇಶಗಳನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಿ: ವಂಚನೆ ಪತ್ತೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಗುರಿಗಳನ್ನು ಮತ್ತು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಬೇಕಾದ ವಂಚನೆಯ ಪ್ರಕಾರಗಳನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಿ.
• ಉತ್ತಮ-ಗುಣಮಟ್ಟದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಿ: ಅಸಂಗತ ಪತ್ತೆ ಮಾದರಿಯ ತರಬೇತಿ ಮತ್ತು ಪರೀಕ್ಷೆಗಾಗಿ ಬಳಸುವ ಡೇಟಾ ನಿಖರ, ಸಂಪೂರ್ಣ, ಮತ್ತು ಸಂಬಂಧಿತವಾಗಿದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ.
• ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ ಇಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಮಾಡಿ: ವಂಚನೆಯ ಚಟುವಟಿಕೆಗಳ ಸಂಬಂಧಿತ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿಯಲು ಸರಿಯಾದ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿ ಮತ್ತು ಇಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಮಾಡಿ.
• ಸರಿಯಾದ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅನ್ನು ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿ: ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವಂಚನೆ ಪತ್ತೆ ಸಮಸ್ಯೆಗೆ ಸೂಕ್ತವಾದ ಅಸಂಗತ ಪತ್ತೆ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅನ್ನು ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿ. ಡೇಟಾದ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳು, ಗುರಿಪಡಿಸಲಾದ ವಂಚನೆಯ ಪ್ರಕಾರ, ಮತ್ತು ನಿಖರತೆ ಹಾಗೂ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಅಪೇಕ್ಷಿತ ಮಟ್ಟವನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ.
• ಮಾದರಿಯನ್ನು ತರಬೇತಿ ನೀಡಿ ಮತ್ತು ಪರೀಕ್ಷಿಸಿ: ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುವ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ನಲ್ಲಿ ಅಸಂಗತ ಪತ್ತೆ ಮಾದರಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಿ ಮತ್ತು ಸೂಕ್ತ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮೆಟ್ರಿಕ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ ಅದರ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಪರೀಕ್ಷಿಸಿ.
• ಮಾದರಿಯನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡಿ ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಿಸಿ: ಅಸಂಗತ ಪತ್ತೆ ಮಾದರಿಯ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ನಿರಂತರವಾಗಿ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡಿ ಮತ್ತು ಬದಲಾಗುತ್ತಿರುವ ವಂಚನೆಯ ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳಲು ಅಗತ್ಯವಿದ್ದಂತೆ ಅದನ್ನು ಪುನಃ ತರಬೇತಿ ನೀಡಿ.
• ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸಿ: ಅಸಂಗತ ಪತ್ತೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ವಂಚನೆ ನಿರ್ವಹಣಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಪ್ರವಾಹಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸಿ.
• ತಜ್ಞರೊಂದಿಗೆ ಸಹಕರಿಸಿ: ಅಸಂಗತ ಪತ್ತೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಯಶಸ್ವಿ ಅನುಷ್ಠಾನ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ವಂಚನೆ ತಜ್ಞರು, ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳು, ಮತ್ತು ಐಟಿ ವೃತ್ತಿಪರರೊಂದಿಗೆ ಸಹಕರಿಸಿ.
• ಡೇಟಾ ಅಸಮತೋಲನವನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಿ: ಓವರ್‌ಸ್ಯಾಂಪ್ಲಿಂಗ್, ಅಂಡರ್‌ಸ್ಯಾಂಪ್ಲಿಂಗ್, ಅಥವಾ ವೆಚ್ಚ-ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಕಲಿಕೆಯಂತಹ ವಂಚನೆ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳ ಅಸಮತೋಲಿತ ಸ್ವರೂಪವನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ.
• ವಿವರಿಸಬಹುದಾದ AI (XAI): ಅಸಂಗತ ಪತ್ತೆ ಮಾದರಿಯ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಸಾಧ್ಯತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಮತ್ತು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಡೇಟಾ ಪಾಯಿಂಟ್ ಅನ್ನು ಅಸಂಗತತೆ ಎಂದು ಏಕೆ ಗುರುತಿಸಲಾಗಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ವಿವರಿಸಬಹುದಾದ AI ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ. ಇದು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ನರಮಂಡಲ ಜಾಲಗಳಂತಹ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳಿಗೆ ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ.

ವಂಚನೆ ಪತ್ತೆಯಲ್ಲಿ ಅಸಂಗತ ಪತ್ತೆಯ ಭವಿಷ್ಯ

ಅಸಂಗತ ಪತ್ತೆಯ ಕ್ಷೇತ್ರವು ನಿರಂತರವಾಗಿ ವಿಕಸಿಸುತ್ತಿದೆ, ಹೊಸ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಸಾರ್ವಕಾಲಿಕವಾಗಿ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ. ವಂಚನೆ ಪತ್ತೆಗಾಗಿ ಅಸಂಗತ ಪತ್ತೆಯಲ್ಲಿ ಕೆಲವು ಉದಯೋನ್ಮುಖ ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳು ಹೀಗಿವೆ:

• ಡೀಪ್ ಲರ್ನಿಂಗ್: ಡೀಪ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ನರಮಂಡಲ ಜಾಲಗಳು, ಹೆಚ್ಚಿನ ಆಯಾಮದ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ಸಂಕೀರ್ಣ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಕಲಿಯುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯದಿಂದಾಗಿ ಅಸಂಗತ ಪತ್ತೆಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಜನಪ್ರಿಯವಾಗುತ್ತಿವೆ.
• ಗ್ರಾಫ್-ಆಧಾರಿತ ಅಸಂಗತ ಪತ್ತೆ: ಡೇಟಾ ಪಾಯಿಂಟ್‌ಗಳ ನಡುವಿನ ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ರಚನೆಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಅಸಂಗತತೆಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಗ್ರಾಫ್-ಆಧಾರಿತ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಸಾಮಾಜಿಕ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಹಣಕಾಸು ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ವಂಚನೆಯನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಇದು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ.
• ಫೆಡರೇಟೆಡ್ ಲರ್ನಿಂಗ್: ಫೆಡರೇಟೆಡ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಅನೇಕ ಸಂಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ತಮ್ಮ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳದೆ ಹಂಚಿಕೆಯ ಅಸಂಗತ ಪತ್ತೆ ಮಾದರಿಯನ್ನು ತರಬೇತಿ ನೀಡಲು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. ಡೇಟಾ ಗೌಪ್ಯತೆಯು ಪ್ರಮುಖ ಕಾಳಜಿಯಾಗಿರುವ ಉದ್ಯಮಗಳಲ್ಲಿ ಇದು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ.
• ರೀಇನ್‌ಫೋರ್ಸ್‌ಮೆಂಟ್ ಲರ್ನಿಂಗ್: ರೀಇನ್‌ಫೋರ್ಸ್‌ಮೆಂಟ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳನ್ನು ಪ್ರಯೋಗ ಮತ್ತು ದೋಷದ ಮೂಲಕ ವಂಚನೆಯನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಮತ್ತು ತಡೆಯಲು ಕಲಿಯುವ ಸ್ವಾಯತ್ತ ಏಜೆಂಟ್‌ಗಳಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲು ಬಳಸಬಹುದು.
• ನೈಜ-ಸಮಯದ ಅಸಂಗತ ಪತ್ತೆ: ವಹಿವಾಟುಗಳ ಹೆಚ್ಚುತ್ತಿರುವ ವೇಗದೊಂದಿಗೆ, ವಂಚನೆ ಸಂಭವಿಸುವ ಮೊದಲು ಅದನ್ನು ತಡೆಯಲು ನೈಜ-ಸಮಯದ ಅಸಂಗತ ಪತ್ತೆ ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗುತ್ತಿದೆ.

ತೀರ್ಮಾನ

ಅಸಂಗತ ಪತ್ತೆ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು ಇಂದಿನ ಸಂಕೀರ್ಣ ಮತ್ತು ಅಂತರ್ಸಂಪರ್ಕಿತ ಜಗತ್ತಿನಲ್ಲಿ ವಂಚನೆಯನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಮತ್ತು ತಡೆಯಲು ಪ್ರಬಲ ಸಾಧನವಾಗಿದೆ. ಈ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ, ವ್ಯವಹಾರಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ತಮ್ಮ ಭದ್ರತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಬಹುದು, ಆರ್ಥಿಕ ನಷ್ಟವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಬಹುದು, ಮತ್ತು ತಮ್ಮ ಖ್ಯಾತಿಯನ್ನು ರಕ್ಷಿಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು. ವಂಚನೆ ತಂತ್ರಗಳು ವಿಕಸಿಸುತ್ತಲೇ ಇರುವುದರಿಂದ, ಅಸಂಗತ ಪತ್ತೆಯಲ್ಲಿನ ಇತ್ತೀಚಿನ ಪ್ರಗತಿಗಳ ಬಗ್ಗೆ ತಿಳಿದಿರುವುದು ಮತ್ತು ಬದಲಾಗುತ್ತಿರುವ ಬೆದರಿಕೆಗಳಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳಬಲ್ಲ ದೃಢವಾದ ವಂಚನೆ ಪತ್ತೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವುದು ಅತ್ಯಗತ್ಯ. ನಿಯಮ-ಆಧಾರಿತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಅಸಂಗತ ಪತ್ತೆ ತಂತ್ರಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸುವುದು, ಜೊತೆಗೆ ವಿವರಿಸಬಹುದಾದ AI, ಜಾಗತಿಕ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಮತ್ತು ಪಾರದರ್ಶಕ ವಂಚನೆ ತಡೆಗಟ್ಟುವಿಕೆಯತ್ತ ದಾರಿ ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.