மோசடி கண்டறிதல்: ஒழுங்கின்மை கண்டறிதல் அல்காரிதம்கள் பற்றிய ஆழமான பார்வை

இன்றைய ஒன்றோடொன்று இணைக்கப்பட்ட உலகில், மோசடி என்பது உலகெங்கிலும் உள்ள வணிகங்களையும் தனிநபர்களையும் பாதிக்கும் ஒரு பரவலான அச்சுறுத்தலாகும். கிரெடிட் கார்டு மோசடி மற்றும் காப்பீட்டு மோசடிகள் முதல் அதிநவீன சைபர் தாக்குதல்கள் மற்றும் நிதி குற்றங்கள் வரை, வலுவான மோசடி கண்டறிதல் வழிமுறைகளுக்கான தேவை எப்போதும் இல்லாத அளவுக்கு முக்கியமானதாகிவிட்டது. ஒழுங்கின்மை கண்டறிதல் அல்காரிதம்கள் இந்த போராட்டத்தில் ஒரு சக்திவாய்ந்த கருவியாக உருவாகியுள்ளன, இது வழக்கத்திற்கு மாறான வடிவங்களையும் சாத்தியமான மோசடி நடவடிக்கைகளையும் அடையாளம் காண தரவு சார்ந்த அணுகுமுறையை வழங்குகிறது.

ஒழுங்கின்மை கண்டறிதல் என்றால் என்ன?

ஒழுங்கின்மை கண்டறிதல், வெளிப்படையான கண்டறிதல் என்றும் அழைக்கப்படுகிறது, இது இயல்பு நிலையிலிருந்து அல்லது எதிர்பார்க்கப்படும் நடத்தையிலிருந்து குறிப்பிடத்தக்க அளவு விலகும் தரவு புள்ளிகளைக் கண்டறியும் செயல்முறையாகும். இந்த விலகல்கள், அல்லது ஒழுங்கின்மைகள், மோசடி நடவடிக்கைகள், கணினி பிழைகள் அல்லது பிற அசாதாரண நிகழ்வுகளைக் குறிக்கலாம். சட்டபூர்வமான பரிவர்த்தனைகள் அல்லது நடத்தைகளிலிருந்து மோசடி நடவடிக்கைகள் பெரும்பாலும் கணிசமாக வேறுபடும் வடிவங்களைக் காண்பிக்கும் என்பதே முக்கிய கொள்கையாகும்.

ஒழுங்கின்மை கண்டறிதல் நுட்பங்களை பல்வேறு துறைகளில் பயன்படுத்தலாம், அவையாவன:

• நிதி: மோசடியான கிரெடிட் கார்டு பரிவர்த்தனைகள், காப்பீட்டு கோரிக்கைகள் மற்றும் பணமோசடி நடவடிக்கைகளைக் கண்டறிதல்.
• சைபர் பாதுகாப்பு: பிணைய ஊடுருவல்கள், மால்வேர் தொற்றுகள் மற்றும் அசாதாரண பயனர் நடத்தைகளை அடையாளம் காணுதல்.
• உற்பத்தி: குறைபாடுள்ள தயாரிப்புகள், உபகரண கோளாறுகள் மற்றும் செயல்முறை விலகல்களைக் கண்டறிதல்.
• சுகாதாரம்: அசாதாரண நோயாளி நிலைகள், மருத்துவ பிழைகள் மற்றும் மோசடி காப்பீட்டு கோரிக்கைகளை அடையாளம் காணுதல்.
• சில்லறை விற்பனை: மோசடி திரும்பப் பெறுதல்கள், விசுவாசத் திட்ட துஷ்பிரயோகம் மற்றும் சந்தேகத்திற்கிடமான கொள்முதல் முறைகளைக் கண்டறிதல்.

ஒழுங்கின்மைகளின் வகைகள்

பொருத்தமான கண்டறிதல் அல்காரிதத்தைத் தேர்ந்தெடுப்பதற்கு பல்வேறு வகையான ஒழுங்கின்மைகளைப் புரிந்துகொள்வது முக்கியம்.

• புள்ளி ஒழுங்கின்மைகள்: மற்ற தரவுகளிலிருந்து குறிப்பிடத்தக்க அளவு வேறுபடும் தனிப்பட்ட தரவு புள்ளிகள். எடுத்துக்காட்டாக, ஒரு பயனரின் வழக்கமான செலவுப் பழக்கத்துடன் ஒப்பிடும்போது ஒரு ஒற்றை அசாதாரண பெரிய கிரெடிட் கார்டு பரிவர்த்தனை.
• சூழல் சார்ந்த ஒழுங்கின்மைகள்: ஒரு குறிப்பிட்ட சூழலில் மட்டுமே அசாதாரணமான தரவு புள்ளிகள். எடுத்துக்காட்டாக, குறைந்தபட்ச நேரத்தில் வலைத்தள போக்குவரத்தில் திடீர் எழுச்சி ஒரு ஒழுங்கின்மையாக கருதப்படலாம்.
• கூட்டு ஒழுங்கின்மைகள்: தனிப்பட்ட தரவு புள்ளிகள் தானாகவே அசாதாரணமாக இல்லாவிட்டாலும், ஒட்டுமொத்தமாக, இயல்பிலிருந்து கணிசமாக விலகும் தரவு புள்ளிகளின் குழு. எடுத்துக்காட்டாக, பல கணக்குகளிலிருந்து ஒரு கணக்கிற்கு சிறிய, ஒருங்கிணைந்த பரிவர்த்தனைகளின் தொடர் பணமோசடியைக் குறிக்கலாம்.

ஒழுங்கின்மை கண்டறிதல் அல்காரிதம்கள்: ஒரு விரிவான மேலோட்டம்

ஒழுங்கின்மை கண்டறிதலுக்கு பரந்த அளவிலான அல்காரிதம்களைப் பயன்படுத்தலாம், ஒவ்வொன்றும் அதன் பலங்களையும் பலவீனங்களையும் கொண்டுள்ளது. அல்காரிதமின் தேர்வு குறிப்பிட்ட பயன்பாடு, தரவின் தன்மை மற்றும் விரும்பிய துல்லியத்தின் அளவைப் பொறுத்தது.

1. புள்ளிவிவர முறைகள்

புள்ளிவிவர முறைகள் தரவின் புள்ளிவிவர மாதிரிகளை உருவாக்குவதையும், இந்த மாதிரிகளிலிருந்து கணிசமாக விலகும் தரவு புள்ளிகளைக் கண்டறிவதையும் நம்பியுள்ளன. இந்த முறைகள் பெரும்பாலும் தரவின் அடிப்படை விநியோகம் பற்றிய அனுமானங்களை அடிப்படையாகக் கொண்டவை.

a. Z-ஸ்கோர்

Z-ஸ்கோர் ஒரு தரவு புள்ளி சராசரியிலிருந்து எத்தனை திட்ட விலகல்கள் தொலைவில் உள்ளது என்பதை அளவிடுகிறது. ஒரு குறிப்பிட்ட வரம்பிற்கு (எ.கா., 3 அல்லது -3) மேல் Z-ஸ்கோர் கொண்ட தரவு புள்ளிகள் ஒழுங்கின்மைகளாக கருதப்படுகின்றன.

உதாரணம்: வலைத்தள ஏற்றுதல் நேரங்களின் தொடரில், சராசரி ஏற்றுதல் நேரத்தை விட 5 திட்ட விலகல்கள் மெதுவாக ஏற்றப்படும் ஒரு பக்கம் ஒரு ஒழுங்கின்மையாக கொடியிடப்படும், இது ஒரு சேவையக சிக்கல் அல்லது பிணைய சிக்கலைக் குறிக்கும்.

b. மாற்றியமைக்கப்பட்ட Z-ஸ்கோர்

மாற்றியமைக்கப்பட்ட Z-ஸ்கோர் என்பது Z-ஸ்கோருக்கு ஒரு வலுவான மாற்றாகும், இது தரவில் உள்ள வெளிப்படையானவற்றுக்கு குறைவான உணர்திறன் கொண்டது. இது திட்ட விலகலுக்குப் பதிலாக சராசரி முழுமையான விலகல் (MAD) ஐப் பயன்படுத்துகிறது.

c. கிரப்ஸின் சோதனை

கிரப்ஸின் சோதனை என்பது இயல்பான விநியோகத்தை அனுமானிக்கும் ஒரு பரிமாண தரவுத்தொகுப்பில் ஒற்றை வெளிப்படையானதைக் கண்டறியப் பயன்படும் ஒரு புள்ளிவிவர சோதனை ஆகும். இது மீதமுள்ள தரவுகளுடன் ஒப்பிடும்போது மதிப்புகளில் ஒன்று வெளிப்படையானது என்ற கருதுகோளை சோதிக்கிறது.

d. பெட்டி விளக்கப்படம் முறை (IQR விதி)

இந்த முறை வெளிப்படையானவற்றுக்கு அடையாளம் காணும் இடை-குவார்டைல் வரம்பை (IQR) பயன்படுத்துகிறது. Q1 - 1.5 * IQR க்குக் கீழே அல்லது Q3 + 1.5 * IQR க்கு மேலே விழும் தரவு புள்ளிகள் ஒழுங்கின்மைகளாக கருதப்படுகின்றன.

உதாரணம்: வாடிக்கையாளர் கொள்முதல் தொகைகளை பகுப்பாய்வு செய்யும் போது, ​​IQR வரம்பிற்கு வெளியே கணிசமாக விழும் பரிவர்த்தனைகள் சாத்தியமான மோசடியான அல்லது அசாதாரண செலவு நடத்தைகளாக கொடியிடப்படலாம்.

2. இயந்திர கற்றல் முறைகள்

இயந்திர கற்றல் அல்காரிதம்கள் தரவுகளிலிருந்து சிக்கலான வடிவங்களைக் கற்றுக்கொள்ளவும், தரவு விநியோகம் பற்றிய வலுவான அனுமானங்கள் தேவையில்லாமல் ஒழுங்கின்மைகளைக் கண்டறியவும் முடியும்.

a. தனிமைப்படுத்தப்பட்ட காடு (Isolation Forest)

தனிமைப்படுத்தப்பட்ட காடு என்பது தரவு வெளியை தோராயமாக பிரிப்பதன் மூலம் ஒழுங்கின்மைகளை தனிமைப்படுத்தும் ஒரு குழு கற்றல் அல்காரிதம் ஆகும். ஒழுங்கின்மைகளை தனிமைப்படுத்துவது எளிதானது, எனவே குறைவான பிரிவுகள் தேவைப்படுகின்றன. இது கணக்கீட்டு ரீதியாக திறமையானது மற்றும் பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளுக்கு மிகவும் பொருத்தமானது.

உதாரணம்: மோசடி கண்டறிதலில், தனிமைப்படுத்தப்பட்ட காடு ஒரு பெரிய வாடிக்கையாளர் தளத்தில் அசாதாரண பரிவர்த்தனை வடிவங்களை விரைவாக அடையாளம் காண முடியும்.

b. ஒரு-வகுப்பு SVM

ஒரு-வகுப்பு ஆதரவு திசையன் இயந்திரம் (SVM) இயல்பான தரவு புள்ளிகளைச் சுற்றி ஒரு எல்லையைக் கற்றுக்கொண்டு, இந்த எல்லைக்கு வெளியே விழும் தரவு புள்ளிகளை ஒழுங்கின்மைகளாக அடையாளம் காட்டுகிறது. தரவு மிகக் குறைவான அல்லது லேபிளிடப்படாத ஒழுங்கின்மைகளைக் கொண்டிருக்கும் போது இது குறிப்பாக பயனுள்ளதாக இருக்கும்.

உதாரணம்: ஒரு-வகுப்பு SVM பிணைய போக்குவரத்தை கண்காணிக்கவும், சைபர் தாக்குதலைக் குறிக்கும் அசாதாரண வடிவங்களைக் கண்டறியவும் பயன்படுத்தப்படலாம்.

c. உள்ளூர் வெளிப்படையான காரணி (LOF)

LOF ஒரு தரவு புள்ளியின் உள்ளூர் அடர்த்தியை அதன் அண்டை நாடுகளுடன் ஒப்பிடும்போது அளவிடுகிறது. அதன் அண்டை நாடுகளை விட கணிசமாக குறைந்த அடர்த்தி கொண்ட தரவு புள்ளிகள் ஒழுங்கின்மைகளாக கருதப்படுகின்றன.

உதாரணம்: LOF தனிப்பட்ட கோரிக்கையாளர்களின் கோரிக்கை முறைகளை அவர்களின் சக ஊழியர்களுடன் ஒப்பிட்டு காப்பீட்டு மோசடி கோரிக்கைகளை அடையாளம் காண முடியும்.

d. K-சராசரி குழுவாக்கம் (K-Means Clustering)

K-சராசரி குழுவாக்கம் அவற்றின் ஒற்றுமையின் அடிப்படையில் தரவு புள்ளிகளை குழுக்களாக பிரிக்கிறது. எந்த குழு மையத்திலிருந்தும் தொலைவில் உள்ள அல்லது சிறிய, சிதறிய குழுக்களுக்கு சொந்தமான தரவு புள்ளிகள் ஒழுங்கின்மைகளாக கருதப்படலாம்.

உதாரணம்: சில்லறை விற்பனையில், K-சராசரி குழுவாக்கம் வாடிக்கையாளர் வரலாற்றின் அடிப்படையில் வாடிக்கையாளர்களை குழுவாக்குவதன் மூலம் அசாதாரண கொள்முதல் முறைகளைக் கண்டறிய முடியும் மற்றும் இந்த குழுக்களிலிருந்து கணிசமாக விலகும் வாடிக்கையாளர்களை அடையாளம் காண முடியும்.

e. தானியங்கி குறியாக்கிகள் (Autoencoders) (நரம்பியல் வலைப்பின்னல்கள்)

தானியங்கி குறியாக்கிகள் என்பது உள்ளீட்டுத் தரவை மறுகட்டமைக்கக் கற்றுக்கொள்ளும் நரம்பியல் வலைப்பின்னல்கள் ஆகும். ஒழுங்கின்மைகள் என்பது மறுகட்டமைக்க கடினமான தரவு புள்ளிகளாகும், இதனால் அதிக மறுகட்டமைப்பு பிழை ஏற்படுகிறது.

உதாரணம்: தானியங்கி குறியாக்கிகள் சாதாரண பரிவர்த்தனை தரவுகளில் பயிற்சி செய்வதன் மூலமும், மறுகட்டமைக்க கடினமான பரிவர்த்தனைகளை அடையாளம் காண்பதன் மூலமும் மோசடி கிரெடிட் கார்டு பரிவர்த்தனைகளைக் கண்டறிய பயன்படுத்தப்படலாம்.

f. ஆழமான கற்றல் முறைகள் (LSTM, GANs)

நிதி பரிவர்த்தனைகள் போன்ற நேரத் தொடர் தரவுகளுக்கு, LSTM (Long Short-Term Memory) போன்ற தொடர்ச்சியான நரம்பியல் வலைப்பின்னல்கள் (RNNs) தொடர்ச்சியான வடிவங்களைக் கற்றுக்கொள்ள பயன்படுத்தப்படலாம். ஜெனரேட்டிவ் adversarial நெட்வொர்க்குகள் (GANs) சாதாரண தரவின் விநியோகத்தைக் கற்றுக்கொண்டு, இந்த விநியோகத்திலிருந்து விலகல்களை அடையாளம் காண்பதன் மூலம் ஒழுங்கின்மை கண்டறிதலுக்கும் பயன்படுத்தப்படலாம். இந்த முறைகள் கணக்கீட்டு ரீதியாக தீவிரமானவை ஆனால் தரவில் சிக்கலான சார்புகளைப் பிடிக்க முடியும்.

உதாரணம்: LSTMகள் உள் வர்த்தகத்தை கண்டறிய, காலப்போக்கில் வர்த்தக முறைகளை பகுப்பாய்வு செய்வதன் மூலமும், அசாதாரண வர்த்தக தொடர்களை அடையாளம் காண்பதன் மூலமும் பயன்படுத்தப்படலாம்.

3. அருகாமையை அடிப்படையாகக் கொண்ட முறைகள்

அருகாமையை அடிப்படையாகக் கொண்ட முறைகள் மற்ற தரவு புள்ளிகளிலிருந்து அவற்றின் தூரம் அல்லது ஒற்றுமையின் அடிப்படையில் ஒழுங்கின்மைகளை அடையாளம் காட்டுகின்றன. இந்த முறைகளுக்கு வெளிப்படையான புள்ளிவிவர மாதிரிகளை உருவாக்குவது அல்லது சிக்கலான வடிவங்களைக் கற்றுக்கொள்வது தேவையில்லை.

a. K-அருகிலுள்ள அண்டை நாடுகள் (KNN)

KNN ஒவ்வொரு தரவு புள்ளியின் தூரத்தையும் அதன் k-அருகிலுள்ள அண்டை நாடுகளுடன் கணக்கிடுகிறது. அதன் அண்டை நாடுகளுக்கு அதிக சராசரி தூரம் கொண்ட தரவு புள்ளிகள் ஒழுங்கின்மைகளாக கருதப்படுகின்றன.

உதாரணம்: மோசடி கண்டறிதலில், KNN ஒரு பரிவர்த்தனையின் பண்புகளை பரிவர்த்தனை வரலாற்றில் அதன் அருகிலுள்ள அண்டை நாடுகளுடன் ஒப்பிடுவதன் மூலம் மோசடி பரிவர்த்தனைகளை அடையாளம் காண முடியும்.

b. தூரத்தை அடிப்படையாகக் கொண்ட வெளிப்படையான கண்டறிதல்

இந்த முறை வெளிப்படையானவைகளை மற்ற தரவு புள்ளிகளில் ஒரு குறிப்பிட்ட சதவீதத்திலிருந்து தொலைவில் உள்ள தரவு புள்ளிகளாக வரையறுக்கிறது. இது தரவு புள்ளிகளுக்கு இடையிலான அருகாமையை அளவிட யூக்ளிடியன் தூரம் அல்லது மஹலானோபிஸ் தூரம் போன்ற தூர அளவீடுகளைப் பயன்படுத்துகிறது.

4. நேரத் தொடர் பகுப்பாய்வு முறைகள்

தரவு புள்ளிகளுக்கு இடையிலான தற்காலிக சார்புகளைக் கருத்தில் கொண்டு, நேரத் தொடர் தரவுகளில் ஒழுங்கின்மைகளைக் கண்டறிவதற்காக இந்த முறைகள் குறிப்பாக வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளன.

a. ARIMA மாதிரிகள்

ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) மாதிரிகள் நேரத் தொடரில் எதிர்கால மதிப்புகளை கணிக்கப் பயன்படுத்தப்படுகின்றன. கணிக்கப்பட்ட மதிப்புகளிலிருந்து கணிசமாக விலகும் தரவு புள்ளிகள் ஒழுங்கின்மைகளாக கருதப்படுகின்றன.

b. அதிவேக மென்மையாக்கல்

அதிவேக மென்மையாக்கல் முறைகள் எதிர்கால மதிப்புகளை கணிக்க கடந்தகால அவதானிப்புகளுக்கு அதிவேகமாக குறையும் எடைகளை ஒதுக்குகின்றன. கணிக்கப்பட்ட மதிப்புகளிலிருந்து கணிசமாக விலகும் தரவு புள்ளிகள் ஒழுங்கின்மைகளாக அடையாளம் காணப்படுகின்றன.

c. மாற்றப் புள்ளி கண்டறிதல்

மாற்றப் புள்ளி கண்டறிதல் அல்காரிதம்கள் ஒரு நேரத் தொடரின் புள்ளிவிவர பண்புகளில் திடீர் மாற்றங்களை அடையாளம் காட்டுகின்றன. இந்த மாற்றங்கள் ஒழுங்கின்மைகள் அல்லது குறிப்பிடத்தக்க நிகழ்வுகளைக் குறிக்கலாம்.

ஒழுங்கின்மை கண்டறிதல் அல்காரிதம்களை மதிப்பீடு செய்தல்

அவற்றின் செயல்திறனை உறுதிப்படுத்த ஒழுங்கின்மை கண்டறிதல் அல்காரிதம்களின் செயல்திறனை மதிப்பீடு செய்வது முக்கியம். பொதுவான மதிப்பீட்டு அளவீடுகள் பின்வருமாறு:

• துல்லியம் (Precision): ஒழுங்கின்மைகளாக கொடியிடப்பட்ட அனைத்து தரவு புள்ளிகளிலிருந்தும் சரியாக அடையாளம் காணப்பட்ட ஒழுங்கின்மைகளின் விகிதம்.
• மீட்பு (Recall): அனைத்து உண்மையான ஒழுங்கின்மைகளிலிருந்தும் சரியாக அடையாளம் காணப்பட்ட ஒழுங்கின்மைகளின் விகிதம்.
• F1-ஸ்கோர்: துல்லியம் மற்றும் மீட்பின் ஹார்மோனிக் சராசரி.
• ROC வளைவின் கீழ் பகுதி (AUC-ROC): ஒழுங்கின்மைகள் மற்றும் இயல்பான தரவு புள்ளிகளுக்கு இடையே வேறுபடுத்துவதற்கான அல்காரிதமின் திறனின் அளவீடு.
• துல்லியம்-மீட்பு வளைவின் கீழ் பகுதி (AUC-PR): ஒழுங்கின்மைகளை அடையாளம் காணும் அல்காரிதமின் திறன், குறிப்பாக சமநிலையற்ற தரவுத்தொகுப்புகளில் ஒரு அளவீடு.

ஒழுங்கின்மை கண்டறிதல் தரவுத்தொகுப்புகள் பெரும்பாலும் மிகச் சமநிலையற்றவை என்பதை கவனத்தில் கொள்ள வேண்டும், சாதாரண தரவு புள்ளிகளுடன் ஒப்பிடும்போது ஒரு சிறிய எண்ணிக்கையிலான ஒழுங்கின்மைகள் இருக்கும். எனவே, AUC-ROC ஐ விட AUC-PR போன்ற அளவீடுகள் பெரும்பாலும் மிகவும் தகவலறிந்தவை.

ஒழுங்கின்மை கண்டறிதலை செயல்படுத்துவதற்கான நடைமுறை பரிசீலனைகள்

ஒழுங்கின்மை கண்டறிதலை திறம்பட செயல்படுத்துவதற்கு பல காரணிகளை கவனமாக பரிசீலிக்க வேண்டும்:

• தரவு முன்-செயலாக்கம்: ஒழுங்கின்மை கண்டறிதல் அல்காரிதம்களின் துல்லியத்தை மேம்படுத்த தரவை சுத்தம் செய்தல், மாற்றுதல் மற்றும் இயல்பாக்குதல் முக்கியம். இது காணாமல் போன மதிப்புகளைக் கையாளுதல், வெளிப்படையானவைகளை அகற்றுதல் மற்றும் அம்சங்களை அளவிடுதல் ஆகியவற்றை உள்ளடக்கியிருக்கலாம்.
• அம்சப் பொறியியல்: பொருத்தமான அம்சங்களைத் தேர்ந்தெடுப்பதும், தரவின் முக்கிய அம்சங்களைப் பிடிக்கும் புதிய அம்சங்களை உருவாக்குவதும் ஒழுங்கின்மை கண்டறிதல் அல்காரிதம்களின் செயல்திறனை கணிசமாக மேம்படுத்தும்.
• அளவுரு சரிசெய்தல்: பெரும்பாலான ஒழுங்கின்மை கண்டறிதல் அல்காரிதம்கள் அவற்றின் செயல்திறனை மேம்படுத்த சரிசெய்யப்பட வேண்டிய அளவுருக்களைக் கொண்டுள்ளன. இது பெரும்பாலும் குறுக்கு-சரிபார்ப்பு மற்றும் கட்டம் தேடல் போன்ற நுட்பங்களைப் பயன்படுத்துவதை உள்ளடக்குகிறது.
• வரம்புத் தேர்வு: ஒழுங்கின்மைகளை கொடியிடுவதற்கான பொருத்தமான வரம்பை அமைப்பது முக்கியமானது. ஒரு உயர் வரம்பு பல ஒழுங்கின்மைகளை (குறைந்த மீட்பு) இழக்க வழிவகுக்கும், அதே நேரத்தில் ஒரு குறைந்த வரம்பு பல தவறான நேர்மறைகளுக்கு (குறைந்த துல்லியம்) வழிவகுக்கும்.
• விளக்கக்கூடிய தன்மை: ஒரு அல்காரிதம் ஏன் ஒரு தரவு புள்ளியை ஒழுங்கின்மையாக கொடியிடுகிறது என்பதைப் புரிந்துகொள்வது, சாத்தியமான மோசடியை விசாரிக்கவும் பொருத்தமான நடவடிக்கை எடுக்கவும் முக்கியமானது. முடிவெடுக்கும் மரங்கள் மற்றும் விதி அடிப்படையிலான அமைப்புகள் போன்ற சில அல்காரிதம்கள், நரம்பியல் வலைப்பின்னல்கள் போன்ற மற்றவர்களை விட விளக்கக்கூடியவை.
• அளவிடுதல் (Scalability): பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளை சரியான நேரத்தில் செயலாக்கும் திறன் நிஜ-உலக பயன்பாடுகளுக்கு இன்றியமையாதது. தனிமைப்படுத்தப்பட்ட காடு போன்ற சில அல்காரிதம்கள் மற்றவர்களை விட மிகவும் அளவிடக்கூடியவை.
• தழுவல்: மோசடி நடவடிக்கைகள் தொடர்ந்து உருவாகி வருகின்றன, எனவே ஒழுங்கின்மை கண்டறிதல் அல்காரிதம்கள் புதிய முறைகள் மற்றும் போக்குகளுக்கு ஏற்ப மாறக்கூடியதாக இருக்க வேண்டும். இது அல்காரிதம்களை அவ்வப்போது மறுபயிற்சி செய்வது அல்லது ஆன்லைன் கற்றல் நுட்பங்களைப் பயன்படுத்துவது ஆகியவற்றை உள்ளடக்கும்.

மோசடி தடுப்பில் ஒழுங்கின்மை கண்டறிதலின் நிஜ-உலக பயன்பாடுகள்

மோசடியைத் தடுக்கவும் அபாயங்களைக் குறைக்கவும் பல்வேறு தொழில்களில் ஒழுங்கின்மை கண்டறிதல் அல்காரிதம்கள் பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படுகின்றன.

• கிரெடிட் கார்டு மோசடி கண்டறிதல்: செலவு முறைகள், இருப்பிடம் மற்றும் பிற காரணிகளின் அடிப்படையில் மோசடி பரிவர்த்தனைகளைக் கண்டறிதல்.
• காப்பீட்டு மோசடி கண்டறிதல்: கோரிக்கை வரலாறு, மருத்துவ பதிவுகள் மற்றும் பிற தரவுகளின் அடிப்படையில் மோசடி கோரிக்கைகளை அடையாளம் காணுதல்.
• பணமோசடி தடுப்பு (AML): பணமோசடி நடவடிக்கைகளைக் குறிக்கும் சந்தேகத்திற்கிடமான நிதி பரிவர்த்தனைகளைக் கண்டறிதல்.
• சைபர் பாதுகாப்பு: பிணைய ஊடுருவல்கள், மால்வேர் தொற்றுகள் மற்றும் சைபர் தாக்குதலைக் குறிக்கும் அசாதாரண பயனர் நடத்தைகளை அடையாளம் காணுதல்.
• சுகாதார மோசடி கண்டறிதல்: மோசடி மருத்துவ கோரிக்கைகள் மற்றும் பில்லிங் நடைமுறைகளைக் கண்டறிதல்.
• இ-காமர்ஸ் மோசடி கண்டறிதல்: ஆன்லைன் சந்தைகளில் மோசடி பரிவர்த்தனைகள் மற்றும் கணக்குகளை அடையாளம் காணுதல்.

உதாரணம்: ஒரு பெரிய கிரெடிட் கார்டு நிறுவனம் தினமும் பில்லியன் கணக்கான பரிவர்த்தனைகளை பகுப்பாய்வு செய்ய தனிமைப்படுத்தப்பட்ட காட்டைப் பயன்படுத்துகிறது, சாத்தியமான மோசடி கட்டணங்களை அதிக துல்லியத்துடன் அடையாளம் காட்டுகிறது. இது வாடிக்கையாளர்களை நிதி இழப்புகளிலிருந்து பாதுகாக்க உதவுகிறது மற்றும் மோசடி அபாயத்திற்கு நிறுவனத்தின் வெளிப்பாட்டைக் குறைக்கிறது.

மோசடி தடுப்பில் ஒழுங்கின்மை கண்டறிதலின் எதிர்காலம்

மோசடி தடுப்பின் சவால்களை எதிர்கொள்ள புதிய அல்காரிதம்கள் மற்றும் நுட்பங்கள் உருவாக்கப்பட்டு வருவதால், ஒழுங்கின்மை கண்டறிதல் துறை தொடர்ந்து உருவாகி வருகிறது. சில வளர்ந்து வரும் போக்குகள் பின்வருமாறு:

• விளக்கக்கூடிய AI (XAI): அவற்றின் முடிவுகளுக்கான விளக்கங்களை வழங்கும் ஒழுங்கின்மை கண்டறிதல் அல்காரிதம்களை உருவாக்குதல், முடிவுகளைப் புரிந்துகொள்வதையும் நம்புவதையும் எளிதாக்குகிறது.
• கூட்டு கற்றல் (Federated Learning): முக்கிய தகவல்களைப் பகிராமல் பரவலாக்கப்பட்ட தரவு மூலங்களில் ஒழுங்கின்மை கண்டறிதல் மாதிரிகளைப் பயிற்றுவித்தல், தனியுரிமையைப் பாதுகாத்தல் மற்றும் ஒத்துழைப்பை செயல்படுத்துதல்.
• எதிர்மறை இயந்திர கற்றல் (Adversarial Machine Learning): ஒழுங்கின்மை கண்டறிதல் அல்காரிதம்களை கையாள முயற்சிக்கும் எதிர்மறை தாக்குதல்களுக்கு எதிராக பாதுகாக்கும் நுட்பங்களை உருவாக்குதல்.
• வரைபட அடிப்படையிலான ஒழுங்கின்மை கண்டறிதல்: நிறுவனங்களுக்கு இடையிலான உறவுகளைப் பகுப்பாய்வு செய்யவும், பிணைய கட்டமைப்பின் அடிப்படையில் ஒழுங்கின்மைகளை அடையாளம் காணவும் வரைபட அல்காரிதம்களைப் பயன்படுத்துதல்.
• வலுவூட்டல் கற்றல் (Reinforcement Learning): மாறிவரும் சூழல்களுக்கு ஏற்பவும், உகந்த கண்டறிதல் உத்திகளைக் கற்றுக்கொள்ளவும் ஒழுங்கின்மை கண்டறிதல் முகவர்களைப் பயிற்றுவித்தல்.

முடிவுரை

ஒழுங்கின்மை கண்டறிதல் அல்காரிதம்கள் மோசடி தடுப்புக்கான ஒரு சக்திவாய்ந்த கருவியாகும், இது அசாதாரண வடிவங்களையும் சாத்தியமான மோசடி நடவடிக்கைகளையும் கண்டறிய தரவு சார்ந்த அணுகுமுறையை வழங்குகிறது. பல்வேறு வகையான ஒழுங்கின்மைகள், பல்வேறு கண்டறிதல் அல்காரிதம்கள் மற்றும் செயல்படுத்துவதற்கான நடைமுறை பரிசீலனைகளைப் புரிந்துகொள்வதன் மூலம், நிறுவனங்கள் மோசடி அபாயங்களைக் குறைக்கவும் அவற்றின் சொத்துக்களைப் பாதுகாக்கவும் ஒழுங்கின்மை கண்டறிதலை திறம்பட பயன்படுத்தலாம். தொழில்நுட்பம் தொடர்ந்து வளர்ச்சியடைந்து வருவதால், ஒழுங்கின்மை கண்டறிதல் மோசடிக்கு எதிரான போராட்டத்தில் பெருகிய முறையில் முக்கிய பங்கு வகிக்கும், வணிகங்களுக்கும் தனிநபர்களுக்கும் பாதுகாப்பான மற்றும் மிகவும் பாதுகாப்பான உலகத்தை உருவாக்க உதவும்.