Krāpšanas Atklāšana: Anomāliju Noteikšanas Algoritmu Izmantošana Globālajai Drošībai

Mūsdienu savstarpēji saistītajā pasaulē krāpšana rada ievērojamus draudus gan uzņēmumiem, gan privātpersonām. Sākot ar kredītkaršu krāpniecību un beidzot ar sarežģītiem kiberuzbrukumiem, krāpnieciskas darbības kļūst arvien sarežģītākas un grūtāk atklājamas. Tradicionālās uz noteikumiem balstītās sistēmas bieži vien nespēj identificēt jaunus un mainīgus krāpšanas modeļus. Tieši šeit palīdz anomāliju noteikšanas algoritmi, piedāvājot jaudīgu un adaptīvu pieeju aktīvu aizsardzībai un finansiālu zaudējumu novēršanai globālā mērogā.

Kas ir Anomāliju Noteikšana?

Anomāliju noteikšana, zināma arī kā anomālu vērtību noteikšana, ir datu ieguves tehnika, ko izmanto, lai identificētu datu punktus, kas būtiski atšķiras no normas. Šīs anomālijas var liecināt par krāpnieciskiem darījumiem, tīkla ielaušanos, aprīkojuma kļūmēm vai citiem neparastiem notikumiem, kuriem nepieciešama papildu izmeklēšana. Krāpšanas atklāšanas kontekstā anomāliju noteikšanas algoritmi analizē milzīgas darījumu, lietotāju uzvedības un citas būtiskas informācijas datu kopas, lai identificētu modeļus, kas norāda uz krāpniecisku darbību.

Anomāliju noteikšanas pamatprincips ir tāds, ka krāpnieciskām darbībām bieži ir raksturīgas iezīmes, kas būtiski atšķiras no likumīgiem darījumiem. Piemēram, pēkšņs darījumu pieaugums no neparastas vietas, liels pirkums, kas veikts ārpus parastā darba laika, vai darījumu sērija, kas atšķiras no lietotāja tipiskajiem tērēšanas paradumiem, var liecināt par krāpšanu.

Anomāliju Noteikšanas Algoritmu Veidi

Krāpšanas atklāšanā plaši tiek izmantoti vairāki anomāliju noteikšanas algoritmi, katram no tiem ir savas stiprās un vājās puses. Pareizā algoritma izvēle ir atkarīga no datu specifiskajām īpašībām, mērķa krāpšanas veida un vēlamā precizitātes un veiktspējas līmeņa.

1. Statistiskās Metodes

Statistiskās metodes ir vienas no vecākajām un visplašāk izmantotajām anomāliju noteikšanas tehnikām. Šīs metodes balstās uz statistikas modeļiem, lai novērtētu datu varbūtības sadalījumu un identificētu datu punktus, kas atrodas ārpus gaidītā diapazona. Dažas no izplatītākajām statistikas metodēm ietver:

• Z-vērtējums: Aprēķina, cik standarta noviržu attālumā datu punkts atrodas no vidējās vērtības. Vērtības, kas pārsniedz noteiktu slieksni (piemēram, 3 standarta novirzes), tiek uzskatītas par anomālijām.
• Modificētais Z-vērtējums: Robustāka alternatīva Z-vērtējumam, īpaši, ja tiek apstrādātas datu kopas, kas satur anomālas vērtības. Tas izmanto mediānas absolūto novirzi (MAD), nevis standarta novirzi.
• Grabsa tests: Statistikas tests, lai atklātu vienu anomālu vērtību viendimensiju datu kopā.
• Hī kvadrāta tests: Izmanto, lai noteiktu, vai pastāv statistiski nozīmīga atšķirība starp gaidītajām un novērotajām frekvencēm vienā vai vairākās kategorijās. To var izmantot, lai atklātu anomālijas kategoriskos datos.

Piemērs: Banka izmanto Z-vērtējumu, lai atklātu neparastus kredītkaršu darījumus. Ja klients parasti veic darījumus vidēji par 100 ASV dolāriem ar standarta novirzi 20 ASV dolāri, darījumam par 500 ASV dolāriem Z-vērtējums būtu (500 - 100) / 20 = 20, kas norāda uz būtisku anomāliju.

2. Uz mašīnmācīšanos balstītas metodes

Mašīnmācīšanās algoritmi piedāvā sarežģītākas un elastīgākas pieejas anomāliju noteikšanai. Šie algoritmi var iemācīties sarežģītus datu modeļus un pielāgoties mainīgām krāpšanas tendencēm. Uz mašīnmācīšanos balstītās metodes var plaši iedalīt uzraudzītajās, neuzraudzītajās un daļēji uzraudzītajās pieejās.

a. Uzraudzītā mācīšanās

Uzraudzītās mācīšanās algoritmiem ir nepieciešami iezīmēti dati, kas nozīmē, ka katrs datu punkts ir marķēts kā normāls vai krāpniecisks. Šie algoritmi iemācās modeli no iezīmētajiem datiem un pēc tam izmanto šo modeli, lai klasificētu jaunus datu punktus kā normālus vai krāpnieciskus. Izplatītākie uzraudzītās mācīšanās algoritmi krāpšanas atklāšanai ietver:

• Loģistiskā regresija: Statistikas modelis, kas prognozē bināra iznākuma varbūtību (piemēram, krāpniecisks vai nekrāpniecisks), pamatojoties uz ievades pazīmju kopu.
• Lēmumu koki: Kokveida struktūras, kas sadala datus, balstoties uz lēmumu sēriju, kas balstīta uz pazīmju vērtībām.
• Nejaušais mežs: Ansambļa mācīšanās metode, kas apvieno vairākus lēmumu kokus, lai uzlabotu precizitāti un robustumu.
• Atbalsta vektoru mašīnas (AVM): Spēcīgs algoritms, kas atrod optimālo hiperplakni, lai atdalītu normālus un krāpnieciskus datu punktus.
• Neironu tīkli: Sarežģīti modeļi, kas iedvesmoti no cilvēka smadzeņu struktūras un spēj iemācīties ļoti nelineāras attiecības datos.

Piemērs: Apdrošināšanas sabiedrība izmanto nejaušā meža modeli, lai atklātu krāpnieciskus pieteikumus. Modelis tiek apmācīts ar iezīmētu pieteikumu datu kopu (krāpnieciski vai likumīgi) un pēc tam tiek izmantots, lai prognozētu krāpšanas varbūtību jauniem pieteikumiem. Modelī izmantotās pazīmes varētu ietvert pieteicēja vēsturi, pieteikuma veidu un incidenta apstākļus.

b. Neuzraudzītā mācīšanās

Neuzraudzītās mācīšanās algoritmiem nav nepieciešami iezīmēti dati. Šie algoritmi identificē anomālijas, atrodot datu punktus, kas atšķiras no datu vairākuma. Izplatītākie neuzraudzītās mācīšanās algoritmi krāpšanas atklāšanai ietver:

• Klasterizācija: Algoritmi, kas grupē līdzīgus datu punktus. Anomālijas ir datu punkti, kas nepieder nevienam klasterim vai pieder maziem, retiem klasteriem. K-vidējo vērtību metode un DBSCAN ir populāri klasterizācijas algoritmi.
• Galveno komponenšu analīze (GKA): Dimensiju samazināšanas tehnika, kas identificē galvenās komponentes (maksimālās dispersijas virzienus) datos. Anomālijas ir datu punkti, kas būtiski atšķiras no galvenajām komponentēm.
• Izolācijas mežs: Algoritms, kas izolē anomālijas, nejauši sadalot datus. Anomāliju izolēšanai nepieciešams mazāk sadalījumu nekā normāliem datu punktiem.
• Vienas klases AVM: AVM variants, kas iemācās robežu ap normālajiem datu punktiem. Anomālijas ir datu punkti, kas atrodas ārpus šīs robežas.

Piemērs: E-komercijas uzņēmums izmanto K-vidējo vērtību klasterizāciju, lai identificētu krāpnieciskus darījumus. Algoritms grupē darījumus, pamatojoties uz tādām pazīmēm kā pirkuma summa, atrašanās vieta un diennakts laiks. Darījumi, kas atrodas ārpus galvenajiem klasteriem, tiek atzīmēti kā potenciāli krāpnieciski.

c. Daļēji uzraudzītā mācīšanās

Daļēji uzraudzītās mācīšanās algoritmi izmanto iezīmētu un neiezīmētu datu kombināciju. Šie algoritmi var izmantot informāciju no iezīmētajiem datiem, lai uzlabotu anomāliju noteikšanas modeļa precizitāti, vienlaikus izmantojot neiezīmēto datu pārpilnību. Daži daļēji uzraudzītās mācīšanās algoritmi krāpšanas atklāšanai ietver:

• Pašapmācība: Iteratīvs process, kurā uzraudzītās mācīšanās algoritms sākotnēji tiek apmācīts ar nelielu iezīmētu datu kopu un pēc tam tiek izmantots, lai prognozētu neiezīmēto datu marķējumus. Vispārliecinošāk prognozētie neiezīmētie datu punkti tiek pievienoti iezīmēto datu kopai, un process tiek atkārtots.
• Ģeneratīvie sacensību tīkli (GAN): GAN sastāv no diviem neironu tīkliem: ģeneratora un diskriminatora. Ģenerators cenšas radīt sintētiskus datus, kas līdzinās normāliem datiem, savukārt diskriminators cenšas atšķirt reālus un sintētiskus datus. Anomālijas ir datu punkti, kurus ģeneratoram ir grūti atveidot.

Piemērs: Mobilo maksājumu pakalpojumu sniedzējs izmanto pašapmācības pieeju, lai atklātu krāpnieciskus darījumus. Viņi sāk ar nelielu iezīmētu krāpniecisku un likumīgu darījumu kopu. Pēc tam viņi apmāca modeli ar šiem datiem un izmanto to, lai prognozētu lielas neiezīmētu darījumu datu kopas marķējumus. Vispārliecinošāk prognozētie darījumi tiek pievienoti iezīmēto datu kopai, un modelis tiek pārkvalificēts. Šis process tiek atkārtots, līdz modeļa veiktspēja stabilizējas.

3. Uz noteikumiem balstītas sistēmas

Uz noteikumiem balstītas sistēmas ir tradicionāla pieeja krāpšanas atklāšanai, kas balstās uz iepriekš definētiem noteikumiem, lai identificētu aizdomīgas darbības. Šie noteikumi parasti balstās uz ekspertu zināšanām un vēsturiskiem krāpšanas modeļiem. Lai gan uz noteikumiem balstītas sistēmas var efektīvi atklāt zināmus krāpšanas modeļus, tās bieži ir neelastīgas un grūti pielāgojamas jaunām un mainīgām krāpšanas metodēm. Tomēr tās var apvienot ar anomāliju noteikšanas algoritmiem, lai izveidotu hibrīda pieeju.

Piemērs: Kredītkaršu uzņēmumam varētu būt noteikums, kas atzīmē jebkuru darījumu, kas pārsniedz 10 000 ASV dolāru, kā potenciāli krāpniecisku. Šis noteikums balstās uz vēsturisku novērojumu, ka lieli darījumi bieži ir saistīti ar krāpniecisku darbību.

Anomāliju Noteikšanas Priekšrocības Krāpšanas Atklāšanā

Anomāliju noteikšanas algoritmi piedāvā vairākas priekšrocības salīdzinājumā ar tradicionālajām uz noteikumiem balstītajām sistēmām krāpšanas atklāšanai:

• Jaunu krāpšanas modeļu atklāšana: Anomāliju noteikšanas algoritmi var identificēt iepriekš nezināmus krāpšanas modeļus, kurus uz noteikumiem balstītas sistēmas varētu palaist garām.
• Pielāgošanās spēja: Anomāliju noteikšanas algoritmi var pielāgoties mainīgām krāpšanas tendencēm un lietotāju uzvedībai, nodrošinot, ka krāpšanas atklāšanas sistēma laika gaitā paliek efektīva.
• Samazināts viltus pozitīvo rezultātu skaits: Koncentrējoties uz novirzēm no normas, anomāliju noteikšanas algoritmi var samazināt viltus pozitīvo rezultātu (likumīgi darījumi, kas nepareizi atzīmēti kā krāpnieciski) skaitu.
• Uzlabota efektivitāte: Anomāliju noteikšanas algoritmi var automatizēt krāpšanas atklāšanas procesu, atbrīvojot cilvēku analītiķus, lai tie varētu koncentrēties uz sarežģītākām izmeklēšanām.
• Mērogojamība: Anomāliju noteikšanas algoritmi var apstrādāt lielus datu apjomus, padarot tos piemērotus krāpšanas atklāšanai reāllaikā dažādos kanālos un ģeogrāfiskajās vietās.

Anomāliju Noteikšanas Izaicinājumi Krāpšanas Atklāšanā

Neskatoties uz to priekšrocībām, anomāliju noteikšanas algoritmi rada arī dažus izaicinājumus:

• Datu kvalitāte: Anomāliju noteikšanas algoritmi ir jutīgi pret datu kvalitāti. Neprecīzi vai nepilnīgi dati var novest pie neprecīziem anomāliju noteikšanas rezultātiem.
• Pazīmju inženierija: Pareizo pazīmju atlase un izveide ir izšķiroša anomāliju noteikšanas algoritmu panākumiem.
• Algoritma izvēle: Pareizā algoritma izvēle konkrētai krāpšanas atklāšanas problēmai var būt sarežģīta. Dažādiem algoritmiem ir dažādas stiprās un vājās puses, un optimālā izvēle ir atkarīga no datu īpašībām un mērķa krāpšanas veida.
• Interpretējamība: Dažus anomāliju noteikšanas algoritmus, piemēram, neironu tīklus, var būt grūti interpretēt. Tas var apgrūtināt izpratni, kāpēc konkrēts datu punkts tika atzīmēts kā anomālija.
• Nesabalansēti dati: Krāpšanas datu kopas bieži ir ļoti nesabalansētas, ar nelielu daļu krāpniecisku darījumu salīdzinājumā ar likumīgiem darījumiem. Tas var novest pie neobjektīviem anomāliju noteikšanas modeļiem. Lai risinātu šo problēmu, var izmantot tādas metodes kā pārmērīga izlase, nepietiekama izlase un izmaksu jutīga mācīšanās.

Anomāliju Noteikšanas Reālās Pasaules Pielietojumi Krāpšanas Atklāšanā

Anomāliju noteikšanas algoritmi tiek izmantoti plašā nozaru klāstā, lai atklātu un novērstu krāpšanu:

• Banku nozare un finanses: Krāpniecisku kredītkaršu darījumu, kredīta pieteikumu un naudas atmazgāšanas darbību atklāšana.
• Apdrošināšana: Krāpniecisku apdrošināšanas atlīdzību pieteikumu identificēšana.
• Mazumtirdzniecība: Krāpniecisku tiešsaistes pirkumu, preču atgriešanas un lojalitātes programmu ļaunprātīgas izmantošanas atklāšana.
• Veselības aprūpe: Krāpniecisku medicīnisko prasību un recepšu medikamentu ļaunprātīgas izmantošanas identificēšana.
• Telekomunikācijas: Krāpniecisku telefona zvanu un abonēšanas krāpšanas atklāšana.
• Kiberdrošība: Tīkla ielaušanās, ļaunprātīgas programmatūras infekciju un iekšējo draudu atklāšana.
• E-komercija: Krāpniecisku pārdevēju kontu, viltotu atsauksmju un maksājumu krāpšanas identificēšana.

Piemērs: Daudznacionāla banka izmanto anomāliju noteikšanu, lai reāllaikā uzraudzītu kredītkaršu darījumus. Tā analizē vairāk nekā 1 miljardu darījumu dienā, meklējot neparastus modeļus tērēšanas paradumos, ģeogrāfiskajā atrašanās vietā un tirgotāja veidā. Ja tiek atklāta anomālija, banka nekavējoties brīdina klientu un iesaldē kontu, līdz darījumu var verificēt. Tas novērš ievērojamus finansiālos zaudējumus no krāpnieciskas darbības.

Labākā Prakse Anomāliju Noteikšanas Ieviešanai Krāpšanas Atklāšanā

Lai veiksmīgi ieviestu anomāliju noteikšanu krāpšanas atklāšanā, apsveriet šādas labākās prakses:

• Definējiet skaidrus mērķus: Skaidri definējiet krāpšanas atklāšanas sistēmas mērķus un krāpšanas veidus, kas jāatklāj.
• Apkopojiet augstas kvalitātes datus: Nodrošiniet, ka dati, kas tiek izmantoti anomāliju noteikšanas modeļa apmācībai un testēšanai, ir precīzi, pilnīgi un atbilstoši.
• Veiciet pazīmju inženieriju: Atlasiet un izveidojiet pareizās pazīmes, lai atspoguļotu krāpniecisku darbību būtiskās īpašības.
• Izvēlieties pareizo algoritmu: Izvēlieties anomāliju noteikšanas algoritmu, kas vislabāk atbilst konkrētai krāpšanas atklāšanas problēmai. Apsveriet datu īpašības, mērķa krāpšanas veidu un vēlamo precizitātes un veiktspējas līmeni.
• Apmāciet un testējiet modeli: Apmāciet anomāliju noteikšanas modeli ar reprezentatīvu datu kopu un rūpīgi pārbaudiet tā veiktspēju, izmantojot atbilstošus novērtēšanas rādītājus.
• Uzraugiet un uzturiet modeli: Nepārtraukti uzraugiet anomāliju noteikšanas modeļa veiktspēju un pēc vajadzības to pārkvalificējiet, lai pielāgotos mainīgām krāpšanas tendencēm.
• Integrējiet ar esošajām sistēmām: Integrējiet anomāliju noteikšanas sistēmu ar esošajām krāpšanas pārvaldības sistēmām un darbplūsmām.
• Sadarbojieties ar ekspertiem: Sadarbojieties ar krāpšanas ekspertiem, datu zinātniekiem un IT profesionāļiem, lai nodrošinātu veiksmīgu anomāliju noteikšanas sistēmas ieviešanu un darbību.
• Risiniet datu nesabalansētības problēmu: Izmantojiet metodes, lai risinātu krāpšanas datu kopu nesabalansēto raksturu, piemēram, pārmērīgu izlasi, nepietiekamu izlasi vai izmaksu jutīgu mācīšanos.
• Skaidrojamais mākslīgais intelekts (XAI): Apsveriet iespēju izmantot skaidrojamā mākslīgā intelekta metodes, lai uzlabotu anomāliju noteikšanas modeļa interpretējamību un saprastu, kāpēc konkrēts datu punkts tika atzīmēts kā anomālija. Tas ir īpaši svarīgi tādiem algoritmiem kā neironu tīkli.

Anomāliju Noteikšanas Nākotne Krāpšanas Atklāšanā

Anomāliju noteikšanas joma nepārtraukti attīstās, un visu laiku tiek izstrādāti jauni algoritmi un metodes. Dažas no jaunajām tendencēm anomāliju noteikšanā krāpšanas atklāšanai ietver:

• Dziļā mācīšanās: Dziļās mācīšanās algoritmi, piemēram, neironu tīkli, kļūst arvien populārāki anomāliju noteikšanai, jo tie spēj iemācīties sarežģītus modeļus augstas dimensijas datos.
• Uz grafiem balstīta anomāliju noteikšana: Uz grafiem balstīti algoritmi tiek izmantoti, lai analizētu attiecības starp datu punktiem un identificētu anomālijas, pamatojoties uz to tīkla struktūru. Tas ir īpaši noderīgi, lai atklātu krāpšanu sociālajos tīklos un finanšu tīklos.
• Federatīvā mācīšanās: Federatīvā mācīšanās ļauj vairākām organizācijām apmācīt kopīgu anomāliju noteikšanas modeli, neizpaužot savus datus. Tas ir īpaši noderīgi nozarēs, kurās datu privātums ir galvenā problēma.
• Pastiprinājuma mācīšanās: Pastiprinājuma mācīšanās algoritmus var izmantot, lai apmācītu autonomus aģentus, kas iemācās atklāt un novērst krāpšanu, izmantojot izmēģinājumu un kļūdu metodi.
• Reāllaika anomāliju noteikšana: Ar darījumu ātruma pieaugumu reāllaika anomāliju noteikšana kļūst izšķiroša, lai novērstu krāpšanu, pirms tā notiek.

Secinājums

Anomāliju noteikšanas algoritmi ir spēcīgs instruments krāpšanas atklāšanai un novēršanai mūsdienu sarežģītajā un savstarpēji saistītajā pasaulē. Izmantojot šos algoritmus, uzņēmumi un organizācijas var uzlabot savu drošību, samazināt finansiālos zaudējumus un aizsargāt savu reputāciju. Tā kā krāpšanas metodes turpina attīstīties, ir būtiski sekot līdzi jaunākajiem sasniegumiem anomāliju noteikšanā un ieviest robustas krāpšanas atklāšanas sistēmas, kas var pielāgoties mainīgajiem draudiem. Uz noteikumiem balstītu sistēmu apvienošana ar sarežģītām anomāliju noteikšanas metodēm, apvienojumā ar skaidrojamu mākslīgo intelektu, piedāvā ceļu uz efektīvāku un pārredzamāku krāpšanas novēršanu globālā mērogā.