Sukčiavimo aptikimas: anomalijų aptikimo algoritmų panaudojimas pasauliniam saugumui užtikrinti

Šiuolaikiniame tarpusavyje susijusiame pasaulyje sukčiavimas kelia didelę grėsmę tiek verslui, tiek asmenims. Nuo kreditinių kortelių apgavysčių iki sudėtingų kibernetinių atakų, sukčiavimo veiksmai tampa vis sudėtingesni ir sunkiau aptinkami. Tradicinės taisyklėmis pagrįstos sistemos dažnai nepajėgia identifikuoti naujų ir besikeičiančių sukčiavimo modelių. Būtent čia į pagalbą ateina anomalijų aptikimo algoritmai, siūlantys galingą ir adaptyvų požiūrį į turto apsaugą ir finansinių nuostolių prevenciją pasauliniu mastu.

Kas yra anomalijų aptikimas?

Anomalijų aptikimas, dar žinomas kaip išskirčių aptikimas, yra duomenų gavybos technika, naudojama nustatyti duomenų taškus, kurie ženkliai nukrypsta nuo normos. Šios anomalijos gali reikšti sukčiavimo sandorius, tinklo įsibrovimus, įrangos gedimus ar kitus neįprastus įvykius, reikalaujančius tolesnio tyrimo. Sukčiavimo aptikimo kontekste anomalijų aptikimo algoritmai analizuoja didžiulius duomenų rinkinius apie sandorius, vartotojų elgseną ir kitą svarbią informaciją, kad nustatytų modelius, rodančius sukčiavimo veiklą.

Pagrindinis anomalijų aptikimo principas yra tas, kad sukčiavimo veiksmai dažnai pasižymi savybėmis, kurios ženkliai skiriasi nuo teisėtų sandorių. Pavyzdžiui, staigus sandorių skaičiaus padidėjimas iš neįprastos vietos, didelis pirkimas ne įprastomis darbo valandomis arba sandorių serija, kuri nukrypsta nuo vartotojo įprastų išlaidų įpročių, gali rodyti sukčiavimą.

Anomalijų aptikimo algoritmų tipai

Sukčiavimo aptikime plačiai naudojami keli anomalijų aptikimo algoritmai, kiekvienas turintis savo privalumų ir trūkumų. Tinkamo algoritmo pasirinkimas priklauso nuo konkrečių duomenų savybių, siekiamo sukčiavimo tipo ir norimo tikslumo bei našumo lygio.

1. Statistiniai metodai

Statistiniai metodai yra vieni seniausių ir plačiausiai naudojamų anomalijų aptikimo metodų. Šie metodai remiasi statistiniais modeliais, siekiant įvertinti duomenų tikimybinį pasiskirstymą ir nustatyti duomenų taškus, kurie nepatenka į laukiamą diapazoną. Kai kurie įprasti statistiniai metodai apima:

Z įvertis (Z-score): Apskaičiuoja, kiek standartinių nuokrypių duomenų taškas yra nutolęs nuo vidurkio. Reikšmės, viršijančios tam tikrą ribą (pvz., 3 standartinius nuokrypius), laikomos anomalijomis.
Modifikuotas Z įvertis: Patikimesnė alternatyva Z įverčiui, ypač dirbant su duomenų rinkiniais, kuriuose yra išskirčių. Jis naudoja medianos absoliutųjį nuokrypį (MAD) vietoj standartinio nuokrypio.
Grubso testas: Statistinis testas vienai išskirčiai vienmačiame duomenų rinkinyje aptikti.
Chi kvadrato testas: Naudojamas nustatyti, ar yra statistiškai reikšmingas skirtumas tarp laukiamų ir stebimų dažnių vienoje ar keliose kategorijose. Jis gali būti naudojamas anomalijoms kategoriniuose duomenyse aptikti.

Pavyzdys: Bankas naudoja Z įvertį neįprastiems kreditinės kortelės sandoriams aptikti. Jei klientas paprastai vienam sandoriui išleidžia vidutiniškai 100 USD, o standartinis nuokrypis yra 20 USD, 500 USD sandorio Z įvertis būtų (500 - 100) / 20 = 20, o tai rodo reikšmingą anomaliją.

2. Mašininio mokymosi metodai

Mašininio mokymosi algoritmai siūlo sudėtingesnius ir lankstesnius požiūrius į anomalijų aptikimą. Šie algoritmai gali išmokti sudėtingus duomenų modelius ir prisitaikyti prie besikeičiančių sukčiavimo tendencijų. Mašininio mokymosi metodai gali būti plačiai skirstomi į prižiūrimo, neprižiūrimo ir pusiau prižiūrimo mokymosi metodus.

a. Prižiūrimas mokymasis

Prižiūrimo mokymosi algoritmams reikalingi paženklinti duomenys, t. y. kiekvienas duomenų taškas yra pažymėtas kaip normalus arba apgaulingas. Šie algoritmai išmoksta modelį iš paženklintų duomenų ir tada naudoja modelį naujiems duomenų taškams klasifikuoti kaip normalius arba apgaulingus. Įprasti prižiūrimo mokymosi algoritmai sukčiavimo aptikimui apima:

Logistinė regresija: Statistinis modelis, kuris prognozuoja dvejetainio rezultato (pvz., apgaulingas ar ne) tikimybę remiantis įvesties požymių rinkiniu.
Sprendimų medžiai: Medžio pavidalo struktūros, kurios padalija duomenis remiantis sprendimų seka, pagrįsta požymių vertėmis.
Atsitiktinis miškas: Ansamblinio mokymosi metodas, kuris sujungia kelis sprendimų medžius, siekiant pagerinti tikslumą ir patikimumą.
Atraminių vektorių mašinos (SVM): Galingas algoritmas, kuris suranda optimalią hiperplokštumą, skiriančią normalius ir apgaulingus duomenų taškus.
Neuroniniai tinklai: Sudėtingi modeliai, įkvėpti žmogaus smegenų struktūros, gebantys išmokti labai netiesinius ryšius duomenyse.

Pavyzdys: Draudimo bendrovė naudoja atsitiktinio miško modelį apgaulingoms pretenzijoms aptikti. Modelis yra apmokytas naudojant paženklintų pretenzijų (apgaulingų ar teisėtų) duomenų rinkinį ir tada naudojamas prognozuoti sukčiavimo tikimybę naujoms pretenzijoms. Modelyje naudojami požymiai gali apimti ieškovo istoriją, pretenzijos tipą ir incidento aplinkybes.

b. Neprižiūrimas mokymasis

Neprižiūrimo mokymosi algoritmams nereikia paženklintų duomenų. Šie algoritmai nustato anomalijas ieškodami duomenų taškų, kurie skiriasi nuo daugumos duomenų. Įprasti neprižiūrimo mokymosi algoritmai sukčiavimo aptikimui apima:

Klasterizavimas: Algoritmai, kurie grupuoja panašius duomenų taškus. Anomalijos yra duomenų taškai, kurie nepriklauso jokiam klasteriui arba priklauso mažiems, retiems klasteriams. K-Means ir DBSCAN yra populiarūs klasterizavimo algoritmai.
Pagrindinių komponenčių analizė (PCA): Dimensijų mažinimo technika, kuri nustato pagrindines komponentes (didžiausios dispersijos kryptis) duomenyse. Anomalijos yra duomenų taškai, kurie ženkliai nukrypsta nuo pagrindinių komponenčių.
Izoliacijos miškas: Algoritmas, kuris izoliuoja anomalijas atsitiktinai skaidydamas duomenis. Anomalijoms izoliuoti reikia mažiau skaidymų nei normaliems duomenų taškams.
Vienos klasės SVM: SVM variantas, kuris išmoksta ribą aplink normalius duomenų taškus. Anomalijos yra duomenų taškai, kurie patenka už šios ribos.

Pavyzdys: E. prekybos įmonė naudoja K-Means klasterizavimą apgaulingiems sandoriams nustatyti. Algoritmas grupuoja sandorius pagal tokius požymius kaip pirkimo suma, vieta ir paros laikas. Sandoriai, kurie nepatenka į pagrindinius klasterius, yra pažymimi kaip galimai apgaulingi.

c. Pusiau prižiūrimas mokymasis

Pusiau prižiūrimo mokymosi algoritmai naudoja paženklintų ir nepaženklintų duomenų derinį. Šie algoritmai gali pasinaudoti informacija iš paženklintų duomenų, kad pagerintų anomalijų aptikimo modelio tikslumą, kartu pasinaudodami ir gausiais nepaženklintais duomenimis. Kai kurie pusiau prižiūrimo mokymosi algoritmai sukčiavimo aptikimui apima:

Savarankiškas mokymasis (Self-Training): Iteracinis procesas, kurio metu prižiūrimo mokymosi algoritmas iš pradžių apmokomas su nedideliu paženklintų duomenų rinkiniu, o tada naudojamas prognozuoti nepaženklintų duomenų etiketes. Patikimiausiai prognozuoti nepaženklinti duomenų taškai pridedami prie paženklintų duomenų rinkinio, ir procesas kartojamas.
Generatyviniai priešiški tinklai (GAN): GAN susideda iš dviejų neuroninių tinklų: generatoriaus ir diskriminatoriaus. Generatorius bando sukurti sintetinius duomenis, panašius į normalius duomenis, o diskriminatorius bando atskirti tikrus ir sintetinius duomenis. Anomalijos yra duomenų taškai, kuriuos generatoriui sunku atkurti.

Pavyzdys: Mobiliųjų mokėjimų tiekėjas naudoja savarankiško mokymosi metodą apgaulingiems sandoriams aptikti. Jie pradeda nuo nedidelio paženklintų apgaulingų ir teisėtų sandorių rinkinio. Tada jie apmoko modelį pagal šiuos duomenis ir naudoja jį prognozuoti didelio nepaženklintų sandorių duomenų rinkinio etiketes. Patikimiausiai prognozuoti sandoriai pridedami prie paženklintų duomenų rinkinio, ir modelis yra perapmokomas. Šis procesas kartojamas, kol modelio našumas stabilizuojasi.

3. Taisyklėmis pagrįstos sistemos

Taisyklėmis pagrįstos sistemos yra tradicinis sukčiavimo aptikimo metodas, kuris remiasi iš anksto nustatytomis taisyklėmis įtartiniems veiksmams identifikuoti. Šios taisyklės paprastai yra pagrįstos ekspertų žiniomis ir istoriniais sukčiavimo modeliais. Nors taisyklėmis pagrįstos sistemos gali būti veiksmingos aptinkant žinomus sukčiavimo modelius, jos dažnai yra nelanksčios ir sunkiai prisitaiko prie naujų ir besikeičiančių sukčiavimo metodų. Tačiau jas galima derinti su anomalijų aptikimo algoritmais, sukuriant hibridinį metodą.

Pavyzdys: Kreditinės kortelės bendrovė gali turėti taisyklę, kuri pažymi bet kokį sandorį, viršijantį 10 000 USD, kaip potencialiai apgaulingą. Ši taisyklė pagrįsta istoriniu stebėjimu, kad dideli sandoriai dažnai yra susiję su sukčiavimo veikla.

Anomalijų aptikimo nauda sukčiavimo aptikime

Anomalijų aptikimo algoritmai siūlo keletą privalumų, palyginti su tradicinėmis taisyklėmis pagrįstomis sistemomis sukčiavimo aptikimui:

Naujų sukčiavimo modelių aptikimas: Anomalijų aptikimo algoritmai gali nustatyti anksčiau nežinomus sukčiavimo modelius, kuriuos taisyklėmis pagrįstos sistemos gali praleisti.
Prisitaikymas: Anomalijų aptikimo algoritmai gali prisitaikyti prie besikeičiančių sukčiavimo tendencijų ir vartotojų elgsenos, užtikrinant, kad sukčiavimo aptikimo sistema išliktų veiksminga laikui bėgant.
Sumažėjęs klaidingų teigiamų rezultatų skaičius: Sutelkdami dėmesį į nukrypimus nuo normos, anomalijų aptikimo algoritmai gali sumažinti klaidingų teigiamų rezultatų (teisėtų sandorių, klaidingai pažymėtų kaip apgaulingi) skaičių.
Pagerintas efektyvumas: Anomalijų aptikimo algoritmai gali automatizuoti sukčiavimo aptikimo procesą, leisdami žmonėms analitikams sutelkti dėmesį į sudėtingesnius tyrimus.
Mastelio keitimas: Anomalijų aptikimo algoritmai gali apdoroti didelius duomenų kiekius, todėl jie tinka sukčiavimo aptikimui realiuoju laiku įvairiuose kanaluose ir geografinėse vietovėse.

Anomalijų aptikimo iššūkiai sukčiavimo aptikime

Nepaisant jų naudos, anomalijų aptikimo algoritmai taip pat kelia tam tikrų iššūkių:

Duomenų kokybė: Anomalijų aptikimo algoritmai yra jautrūs duomenų kokybei. Netikslūs arba neišsamūs duomenys gali lemti netikslius anomalijų aptikimo rezultatus.
Požymių inžinerija: Tinkamų požymių pasirinkimas ir kūrimas yra labai svarbus anomalijų aptikimo algoritmų sėkmei.
Algoritmo pasirinkimas: Tinkamo algoritmo pasirinkimas konkrečiai sukčiavimo aptikimo problemai gali būti sudėtingas. Skirtingi algoritmai turi skirtingų privalumų ir trūkumų, o optimalus pasirinkimas priklauso nuo duomenų savybių ir siekiamo sukčiavimo tipo.
Interpretuojamumas: Kai kuriuos anomalijų aptikimo algoritmus, tokius kaip neuroniniai tinklai, gali būti sunku interpretuoti. Dėl to gali būti sunku suprasti, kodėl konkretus duomenų taškas buvo pažymėtas kaip anomalija.
Nesubalansuoti duomenys: Sukčiavimo duomenų rinkiniai dažnai būna labai nesubalansuoti, su maža apgaulingų sandorių dalimi, palyginti su teisėtais sandoriais. Tai gali lemti šališkus anomalijų aptikimo modelius. Šiai problemai spręsti galima naudoti tokias technikas kaip perteklinis imties didinimas, nepakankamas imties mažinimas ir sąnaudomis pagrįstas mokymasis.

Realūs anomalijų aptikimo taikymai sukčiavimo aptikime

Anomalijų aptikimo algoritmai naudojami įvairiose pramonės šakose sukčiavimui aptikti ir užkirsti kelią:

Bankininkystė ir finansai: Apgaulingų kreditinių kortelių sandorių, paskolų paraiškų ir pinigų plovimo veiklos aptikimas.
Draudimas: Apgaulingų draudimo pretenzijų nustatymas.
Mažmeninė prekyba: Apgaulingų internetinių pirkimų, grąžinimų ir lojalumo programų piktnaudžiavimo aptikimas.
Sveikatos apsauga: Apgaulingų medicininių pretenzijų ir piktnaudžiavimo receptais nustatymas.
Telekomunikacijos: Apgaulingų telefono skambučių ir abonementų sukčiavimo aptikimas.
Kibernetinis saugumas: Tinklo įsibrovimų, kenkėjiškų programų infekcijų ir vidinių grėsmių aptikimas.
E. prekyba: Apgaulingų pardavėjų paskyrų, netikrų atsiliepimų ir mokėjimų sukčiavimo nustatymas.

Pavyzdys: Tarptautinis bankas naudoja anomalijų aptikimą realiuoju laiku stebėti kreditinių kortelių sandorius. Jie analizuoja daugiau nei 1 milijardą sandorių per dieną, ieškodami neįprastų išlaidų įpročių, geografinės vietos ir prekybininko tipo modelių. Aptikus anomaliją, bankas nedelsdamas praneša klientui ir įšaldo sąskaitą, kol sandoris bus patvirtintas. Tai apsaugo nuo didelių finansinių nuostolių dėl sukčiavimo veiklos.

Geriausios praktikos diegiant anomalijų aptikimą sukčiavimo aptikime

Norėdami sėkmingai įdiegti anomalijų aptikimą sukčiavimo aptikime, atsižvelkite į šias geriausias praktikas:

Nustatykite aiškius tikslus: Aiškiai apibrėžkite sukčiavimo aptikimo sistemos tikslus ir sukčiavimo tipus, kuriuos reikia aptikti.
Rinkite aukštos kokybės duomenis: Užtikrinkite, kad duomenys, naudojami anomalijų aptikimo modelio mokymui ir testavimui, būtų tikslūs, išsamūs ir aktualūs.
Atlikite požymių inžineriją: Pasirinkite ir sukurkite tinkamus požymius, kad užfiksuotumėte atitinkamas sukčiavimo veiklos charakteristikas.
Pasirinkite tinkamą algoritmą: Pasirinkite anomalijų aptikimo algoritmą, kuris geriausiai tinka konkrečiai sukčiavimo aptikimo problemai. Atsižvelkite į duomenų savybes, siekiamo sukčiavimo tipą ir norimą tikslumo bei našumo lygį.
Mokykite ir testuokite modelį: Apmokykite anomalijų aptikimo modelį reprezentatyviu duomenų rinkiniu ir kruopščiai išbandykite jo našumą naudodami tinkamas vertinimo metrikas.
Stebėkite ir prižiūrėkite modelį: Nuolat stebėkite anomalijų aptikimo modelio našumą ir prireikus jį perapmokykite, kad prisitaikytų prie besikeičiančių sukčiavimo tendencijų.
Integruokite su esamomis sistemomis: Integruokite anomalijų aptikimo sistemą su esamomis sukčiavimo valdymo sistemomis ir darbo eiga.
Bendradarbiaukite su ekspertais: Bendradarbiaukite su sukčiavimo ekspertais, duomenų mokslininkais ir IT specialistais, kad užtikrintumėte sėkmingą anomalijų aptikimo sistemos diegimą ir veikimą.
Spręskite duomenų disbalanso problemą: Taikykite metodus, skirtus spręsti nesubalansuoto sukčiavimo duomenų rinkinių pobūdį, pvz., perteklinį imties didinimą, nepakankamą imties mažinimą arba sąnaudomis pagrįstą mokymąsi.
Paaiškinamas DI (XAI): Apsvarstykite galimybę naudoti paaiškinamo DI technikas, siekiant pagerinti anomalijų aptikimo modelio interpretuojamumą ir suprasti, kodėl konkretus duomenų taškas buvo pažymėtas kaip anomalija. Tai ypač svarbu algoritmams, tokiems kaip neuroniniai tinklai.

Anomalijų aptikimo ateitis sukčiavimo aptikime

Anomalijų aptikimo sritis nuolat vystosi, nuolat kuriant naujus algoritmus ir technikas. Kai kurios besiformuojančios anomalijų aptikimo tendencijos sukčiavimo aptikime apima:

Giluminis mokymasis: Giluminio mokymosi algoritmai, tokie kaip neuroniniai tinklai, tampa vis populiaresni anomalijų aptikimui dėl jų gebėjimo išmokti sudėtingus modelius didelės dimensijos duomenyse.
Grafais pagrįstas anomalijų aptikimas: Grafais pagrįsti algoritmai naudojami analizuoti ryšius tarp duomenų taškų ir nustatyti anomalijas pagal jų tinklo struktūrą. Tai ypač naudinga aptinkant sukčiavimą socialiniuose ir finansiniuose tinkluose.
Sąjunginis mokymasis: Sąjunginis mokymasis leidžia kelioms organizacijoms apmokyti bendrą anomalijų aptikimo modelį, nesidalinant savo duomenimis. Tai ypač naudinga pramonės šakose, kur duomenų privatumas yra didelis rūpestis.
Skatovinis mokymasis: Skatovinio mokymosi algoritmai gali būti naudojami apmokyti autonominius agentus, kurie mokosi aptikti ir užkirsti kelią sukčiavimui bandymų ir klaidų metodu.
Realaus laiko anomalijų aptikimas: Didėjant sandorių greičiui, realaus laiko anomalijų aptikimas tampa itin svarbus siekiant užkirsti kelią sukčiavimui, kol jis dar neįvyko.

Išvada

Anomalijų aptikimo algoritmai yra galingas įrankis sukčiavimui aptikti ir užkirsti kelią šiuolaikiniame sudėtingame ir tarpusavyje susijusiame pasaulyje. Pasinaudodamos šiais algoritmais, įmonės ir organizacijos gali padidinti savo saugumą, sumažinti finansinius nuostolius ir apsaugoti savo reputaciją. Kadangi sukčiavimo metodai ir toliau tobulėja, būtina sekti naujausius pasiekimus anomalijų aptikimo srityje ir diegti patikimas sukčiavimo aptikimo sistemas, kurios gali prisitaikyti prie kintančių grėsmių. Taisyklėmis pagrįstų sistemų sujungimas su sudėtingomis anomalijų aptikimo technikomis, kartu su paaiškinamu DI, siūlo kelią link efektyvesnės ir skaidresnės sukčiavimo prevencijos pasauliniu mastu.