Обнаружение мошенничества: использование алгоритмов обнаружения аномалий для глобальной безопасности

В современном взаимосвязанном мире мошенничество представляет собой серьезную угрозу для бизнеса и отдельных лиц. От мошенничества с кредитными картами до сложных кибератак — мошеннические действия становятся все более сложными и трудно обнаруживаемыми. Традиционные системы на основе правил часто не справляются с выявлением новых и развивающихся моделей мошенничества. Именно здесь вступают в игру алгоритмы обнаружения аномалий, предлагая мощный и адаптивный подход к защите активов и предотвращению финансовых потерь в глобальном масштабе.

Что такое обнаружение аномалий?

Обнаружение аномалий, также известное как обнаружение выбросов, — это метод интеллектуального анализа данных, используемый для выявления точек данных, которые значительно отклоняются от нормы. Эти аномалии могут представлять собой мошеннические транзакции, сетевые вторжения, сбои оборудования или другие необычные события, требующие дальнейшего расследования. В контексте обнаружения мошенничества алгоритмы обнаружения аномалий анализируют огромные наборы данных транзакций, поведение пользователей и другую соответствующую информацию для выявления моделей, указывающих на мошенническую деятельность.

Основной принцип, лежащий в основе обнаружения аномалий, заключается в том, что мошеннические действия часто демонстрируют характеристики, которые существенно отличаются от законных транзакций. Например, внезапный всплеск транзакций из необычного места, крупная покупка, сделанная вне обычных рабочих часов, или серия транзакций, отклоняющихся от типичных привычек пользователя тратить деньги, — все это может указывать на мошенничество.

Типы алгоритмов обнаружения аномалий

В обнаружении мошенничества широко используются несколько алгоритмов обнаружения аномалий, каждый из которых имеет свои сильные и слабые стороны. Выбор правильного алгоритма зависит от конкретных характеристик данных, типа целевого мошенничества и желаемого уровня точности и производительности.

1. Статистические методы

Статистические методы являются одними из старейших и наиболее широко используемых методов обнаружения аномалий. Эти методы опираются на статистические модели для оценки распределения вероятностей данных и выявления точек данных, выходящих за пределы ожидаемого диапазона. Некоторые распространенные статистические методы включают:

• Z-оценка: вычисляет количество стандартных отклонений точки данных от среднего значения. Значения, превышающие определенный порог (например, 3 стандартных отклонения), считаются аномалиями.
• Модифицированная Z-оценка: более надежная альтернатива Z-оценке, особенно при работе с наборами данных, содержащими выбросы. Она использует медианное абсолютное отклонение (MAD) вместо стандартного отклонения.
• Тест Граббса: статистический тест для обнаружения одного выброса в одномерном наборе данных.
• Хи-квадрат тест: используется для определения статистически значимой разницы между ожидаемыми и наблюдаемыми частотами в одной или нескольких категориях. Он может использоваться для обнаружения аномалий в категориальных данных.

Пример: банк использует Z-оценку для обнаружения необычных транзакций по кредитным картам. Если клиент обычно тратит в среднем 100 долларов США за транзакцию со стандартным отклонением 20 долларов США, транзакция на 500 долларов США будет иметь Z-оценку (500 - 100) / 20 = 20, что указывает на значительную аномалию.

2. Методы на основе машинного обучения

Алгоритмы машинного обучения предлагают более сложные и гибкие подходы к обнаружению аномалий. Эти алгоритмы могут изучать сложные закономерности в данных и адаптироваться к изменяющимся тенденциям мошенничества. Методы на основе машинного обучения можно условно разделить на контролируемые, неконтролируемые и частично контролируемые подходы.

a. Контролируемое обучение

Алгоритмы контролируемого обучения требуют размеченных данных, то есть каждая точка данных помечена как нормальная или мошенническая. Эти алгоритмы изучают модель из размеченных данных, а затем используют модель для классификации новых точек данных как нормальных или мошеннических. Распространенные алгоритмы контролируемого обучения для обнаружения мошенничества включают:

• Логистическая регрессия: статистическая модель, которая предсказывает вероятность бинарного исхода (например, мошеннический или не мошеннический) на основе набора входных признаков.
• Деревья решений: древовидные структуры, которые разделяют данные на основе серии решений, основанных на значениях признаков.
• Случайный лес: метод ансамблевого обучения, который объединяет несколько деревьев решений для повышения точности и надежности.
• Машины опорных векторов (SVM): мощный алгоритм, который находит оптимальную гиперплоскость для разделения нормальных и мошеннических точек данных.
• Нейронные сети: сложные модели, вдохновленные структурой человеческого мозга, способные изучать сильно нелинейные взаимосвязи в данных.

Пример: страховая компания использует модель случайного леса для обнаружения мошеннических претензий. Модель обучается на наборе размеченных претензий (мошеннических или законных), а затем используется для прогнозирования вероятности мошенничества для новых претензий. Признаки, используемые в модели, могут включать историю заявителя, тип претензии и обстоятельства, связанные с инцидентом.

b. Неконтролируемое обучение

Алгоритмы неконтролируемого обучения не требуют размеченных данных. Эти алгоритмы выявляют аномалии, находя точки данных, которые не похожи на большинство данных. Распространенные алгоритмы неконтролируемого обучения для обнаружения мошенничества включают:

• Кластеризация: алгоритмы, которые группируют похожие точки данных вместе. Аномалии — это точки данных, которые не принадлежат ни к какому кластеру или принадлежат к небольшим, разреженным кластерам. K-Means и DBSCAN — популярные алгоритмы кластеризации.
• Анализ главных компонент (PCA): метод уменьшения размерности, который идентифицирует главные компоненты (направления максимальной дисперсии) в данных. Аномалии — это точки данных, которые значительно отклоняются от главных компонент.
• Лес изоляции: алгоритм, который изолирует аномалии путем случайного разделения данных. Аномалии требуют меньшего количества разделов для изоляции, чем нормальные точки данных.
• Одноклассовый SVM: вариант SVM, который изучает границу вокруг нормальных точек данных. Аномалии — это точки данных, которые выходят за пределы границы.

Пример: компания электронной коммерции использует кластеризацию K-Means для выявления мошеннических транзакций. Алгоритм группирует транзакции на основе таких признаков, как сумма покупки, местоположение и время суток. Транзакции, выходящие за пределы основных кластеров, отмечаются как потенциальное мошенничество.

c. Частично контролируемое обучение

Алгоритмы частично контролируемого обучения используют комбинацию размеченных и неразмеченных данных. Эти алгоритмы могут использовать информацию из размеченных данных для повышения точности модели обнаружения аномалий, а также использовать обилие неразмеченных данных. Некоторые алгоритмы частично контролируемого обучения для обнаружения мошенничества включают:

• Самообучение: итеративный процесс, при котором алгоритм контролируемого обучения первоначально обучается на небольшом наборе размеченных данных, а затем используется для прогнозирования меток неразмеченных данных. Наиболее уверенно предсказанные неразмеченные точки данных затем добавляются к размеченному набору данных, и процесс повторяется.
• Генеративные состязательные сети (GAN): GAN состоят из двух нейронных сетей: генератора и дискриминатора. Генератор пытается создать синтетические данные, похожие на нормальные данные, а дискриминатор пытается различать реальные и синтетические данные. Аномалии — это точки данных, которые генератор с трудом воссоздает.

Пример: поставщик мобильных платежей использует подход самообучения для обнаружения мошеннических транзакций. Они начинают с небольшого набора размеченных мошеннических и законных транзакций. Затем они обучают модель на этих данных и используют ее для прогнозирования меток большого набора неразмеченных транзакций. Наиболее уверенно предсказанные транзакции добавляются к размеченному набору данных, и модель переобучается. Этот процесс повторяется до тех пор, пока производительность модели не выйдет на плато.

3. Системы на основе правил

Системы на основе правил — это традиционный подход к обнаружению мошенничества, который опирается на предопределенные правила для выявления подозрительных действий. Эти правила обычно основаны на экспертных знаниях и исторических схемах мошенничества. Хотя системы на основе правил могут быть эффективными при обнаружении известных схем мошенничества, они часто негибкие и с трудом адаптируются к новым и развивающимся методам мошенничества. Однако их можно комбинировать с алгоритмами обнаружения аномалий для создания гибридного подхода.

Пример: у компании, выпускающей кредитные карты, может быть правило, которое помечает любую транзакцию, превышающую 10 000 долларов США, как потенциально мошенническую. Это правило основано на историческом наблюдении, что крупные транзакции часто связаны с мошенническими действиями.

Преимущества обнаружения аномалий при обнаружении мошенничества

Алгоритмы обнаружения аномалий предлагают несколько преимуществ по сравнению с традиционными системами на основе правил для обнаружения мошенничества:

• Обнаружение новых моделей мошенничества: алгоритмы обнаружения аномалий могут выявлять ранее неизвестные модели мошенничества, которые могут пропустить системы на основе правил.
• Адаптируемость: алгоритмы обнаружения аномалий могут адаптироваться к изменяющимся тенденциям мошенничества и поведению пользователей, обеспечивая эффективность системы обнаружения мошенничества с течением времени.
• Снижение ложных срабатываний: ориентируясь на отклонения от нормы, алгоритмы обнаружения аномалий могут уменьшить количество ложных срабатываний (законные транзакции, ошибочно помеченные как мошеннические).
• Повышенная эффективность: алгоритмы обнаружения аномалий могут автоматизировать процесс обнаружения мошенничества, освобождая аналитиков для решения более сложных расследований.
• Масштабируемость: алгоритмы обнаружения аномалий могут обрабатывать большие объемы данных, что делает их пригодными для обнаружения мошенничества в режиме реального времени по различным каналам и географическим регионам.

Проблемы обнаружения аномалий при обнаружении мошенничества

Несмотря на свои преимущества, алгоритмы обнаружения аномалий также представляют некоторые проблемы:

• Качество данных: алгоритмы обнаружения аномалий чувствительны к качеству данных. Неточные или неполные данные могут привести к неточным результатам обнаружения аномалий.
• Инженерная разработка признаков: выбор и разработка правильных признаков имеют решающее значение для успеха алгоритмов обнаружения аномалий.
• Выбор алгоритма: выбор правильного алгоритма для конкретной задачи обнаружения мошенничества может быть сложной задачей. Разные алгоритмы имеют разные сильные и слабые стороны, и оптимальный выбор зависит от характеристик данных и типа целевого мошенничества.
• Интерпретируемость: некоторые алгоритмы обнаружения аномалий, такие как нейронные сети, могут быть трудны для интерпретации. Это может затруднить понимание того, почему конкретная точка данных была помечена как аномалия.
• Дисбаланс данных: наборы данных о мошенничестве часто сильно несбалансированы, при этом небольшая доля мошеннических транзакций по сравнению с законными транзакциями. Это может привести к предвзятым моделям обнаружения аномалий. Для решения этой проблемы можно использовать такие методы, как избыточная выборка, недостаточная выборка и обучение, чувствительное к затратам.

Реальные примеры применения обнаружения аномалий при обнаружении мошенничества

Алгоритмы обнаружения аномалий используются в широком спектре отраслей для обнаружения и предотвращения мошенничества:

• Банковское дело и финансы: обнаружение мошеннических транзакций по кредитным картам, заявлений на получение кредитов и операций по отмыванию денег.
• Страхование: выявление мошеннических страховых претензий.
• Розничная торговля: обнаружение мошеннических онлайн-покупок, возвратов и злоупотреблений программой лояльности.
• Здравоохранение: выявление мошеннических медицинских претензий и злоупотребления рецептами.
• Телекоммуникации: обнаружение мошеннических телефонных звонков и мошенничества с подпиской.
• Кибербезопасность: обнаружение сетевых вторжений, заражения вредоносными программами и внутренних угроз.
• Электронная коммерция: выявление мошеннических учетных записей продавцов, поддельных отзывов и мошенничества с оплатой.

Пример: транснациональный банк использует обнаружение аномалий для мониторинга транзакций по кредитным картам в режиме реального времени. Они анализируют более 1 миллиарда транзакций ежедневно, ища необычные модели в привычках тратить деньги, географическом местоположении и типе продавца. Если обнаружена аномалия, банк немедленно оповещает клиента и замораживает счет до тех пор, пока транзакция не будет проверена. Это предотвращает значительные финансовые потери от мошеннических действий.

Передовые методы внедрения обнаружения аномалий при обнаружении мошенничества

Чтобы успешно внедрить обнаружение аномалий при обнаружении мошенничества, рассмотрите следующие передовые методы:

• Определите четкие цели: четко определите цели системы обнаружения мошенничества и типы мошенничества, которые необходимо обнаружить.
• Соберите высококачественные данные: убедитесь, что данные, используемые для обучения и тестирования модели обнаружения аномалий, являются точными, полными и релевантными.
• Выполните инженерную разработку признаков: выберите и разработайте правильные признаки, чтобы отразить соответствующие характеристики мошеннических действий.
• Выберите правильный алгоритм: выберите алгоритм обнаружения аномалий, который лучше всего подходит для конкретной задачи обнаружения мошенничества. Учитывайте характеристики данных, тип целевого мошенничества и желаемый уровень точности и производительности.
• Обучите и протестируйте модель: обучите модель обнаружения аномалий на репрезентативном наборе данных и тщательно протестируйте ее производительность, используя соответствующие метрики оценки.
• Контролируйте и поддерживайте модель: постоянно контролируйте производительность модели обнаружения аномалий и переобучайте ее по мере необходимости, чтобы адаптироваться к изменяющимся тенденциям мошенничества.
• Интегрируйте с существующими системами: интегрируйте систему обнаружения аномалий с существующими системами и рабочими процессами управления мошенничеством.
• Сотрудничайте с экспертами: сотрудничайте с экспертами по мошенничеству, специалистами по обработке данных и ИТ-специалистами, чтобы обеспечить успешную реализацию и работу системы обнаружения аномалий.
• Устранение дисбаланса данных: используйте методы устранения дисбаланса в наборах данных о мошенничестве, такие как избыточная выборка, недостаточная выборка или обучение, чувствительное к затратам.
• Объяснимый ИИ (XAI): рассмотрите возможность использования методов объяснимого ИИ для повышения интерпретируемости модели обнаружения аномалий и понимания того, почему конкретная точка данных была помечена как аномалия. Это особенно важно для таких алгоритмов, как нейронные сети.

Будущее обнаружения аномалий при обнаружении мошенничества

Область обнаружения аномалий постоянно развивается, постоянно разрабатываются новые алгоритмы и методы. Некоторые новые тенденции в обнаружении аномалий для обнаружения мошенничества включают:

• Глубокое обучение: алгоритмы глубокого обучения, такие как нейронные сети, становятся все более популярными для обнаружения аномалий благодаря их способности изучать сложные закономерности в многомерных данных.
• Обнаружение аномалий на основе графов: алгоритмы на основе графов используются для анализа взаимосвязей между точками данных и выявления аномалий на основе их сетевой структуры. Это особенно полезно для обнаружения мошенничества в социальных сетях и финансовых сетях.
• Федеративное обучение: федеративное обучение позволяет нескольким организациям обучать общую модель обнаружения аномалий без обмена своими данными. Это особенно полезно в отраслях, где конфиденциальность данных является серьезной проблемой.
• Обучение с подкреплением: алгоритмы обучения с подкреплением можно использовать для обучения автономных агентов, которые учатся обнаруживать и предотвращать мошенничество методом проб и ошибок.
• Обнаружение аномалий в реальном времени: с увеличением скорости транзакций обнаружение аномалий в реальном времени становится решающим для предотвращения мошенничества до того, как оно произойдет.

Заключение

Алгоритмы обнаружения аномалий — это мощный инструмент для обнаружения и предотвращения мошенничества в современном сложном и взаимосвязанном мире. Используя эти алгоритмы, предприятия и организации могут повысить свою безопасность, сократить финансовые потери и защитить свою репутацию. Поскольку методы мошенничества продолжают развиваться, крайне важно быть в курсе последних достижений в области обнаружения аномалий и внедрять надежные системы обнаружения мошенничества, которые могут адаптироваться к изменяющимся угрозам. Объединение систем на основе правил со сложными методами обнаружения аномалий в сочетании с объяснимым ИИ предлагает путь к более эффективной и прозрачной профилактике мошенничества в глобальном масштабе.