மோசடி கண்டறிதல்: உலகளாவிய பாதுகாப்பிற்காக முரண்பாடு கண்டறியும் அல்காரிதங்களைப் பயன்படுத்துதல்

இன்றைய இணைக்கப்பட்ட உலகில், வணிகங்களுக்கும் தனிநபர்களுக்கும் மோசடி ஒரு குறிப்பிடத்தக்க அச்சுறுத்தலாக உள்ளது. கிரெடிட் கார்டு மோசடிகள் முதல் அதிநவீன இணையத் தாக்குதல்கள் வரை, மோசடி நடவடிக்கைகள் பெருகிய முறையில் சிக்கலானதாகவும் கண்டறிவது கடினமாகவும் மாறிவருகின்றன. பாரம்பரிய விதி அடிப்படையிலான அமைப்புகள் பெரும்பாலும் புதிய மற்றும் வளரும் மோசடி முறைகளைக் கண்டறிவதில் தோல்வியடைகின்றன. இங்கேதான் முரண்பாடு கண்டறியும் அல்காரிதங்கள் devreக்கு வருகின்றன, உலக அளவில் சொத்துக்களைப் பாதுகாப்பதற்கும் நிதி இழப்புகளைத் தடுப்பதற்கும் ஒரு சக்திவாய்ந்த மற்றும் தகவமைக்கக்கூடிய அணுகுமுறையை வழங்குகின்றன.

முரண்பாடு கண்டறிதல் என்றால் என்ன?

முரண்பாடு கண்டறிதல், வெளிப்படை கண்டறிதல் என்றும் அழைக்கப்படுகிறது, இது விதிமுறைகளிலிருந்து கணிசமாக விலகும் தரவுப் புள்ளிகளைக் கண்டறியப் பயன்படுத்தப்படும் ஒரு தரவு சுரங்க நுட்பமாகும். இந்த முரண்பாடுகள் மோசடியான பரிவர்த்தனைகள், நெட்வொர்க் ஊடுருவல்கள், உபகரணங்களின் தோல்விகள் அல்லது மேலதிக விசாரணை தேவைப்படும் பிற அசாதாரண நிகழ்வுகளைக் குறிக்கலாம். மோசடி கண்டறிதல் பின்னணியில், முரண்பாடு கண்டறியும் அல்காரிதங்கள் பரிவர்த்தனைகள், பயனர் நடத்தை மற்றும் மோசடி நடவடிக்கைகளின் அறிகுறியாக இருக்கும் வடிவங்களைக் கண்டறிய பிற தொடர்புடைய தகவல்களின் பரந்த தரவுத்தொகுப்புகளை பகுப்பாய்வு செய்கின்றன.

முரண்பாடு கண்டறிதலின் பின்னணியில் உள்ள முக்கிய கொள்கை என்னவென்றால், மோசடி நடவடிக்கைகள் பெரும்பாலும் சட்டபூர்வமான பரிவர்த்தனைகளிலிருந்து கணிசமாக வேறுபடும் குணாதிசயங்களைக் காட்டுகின்றன. உதாரணமாக, ஒரு அசாதாரண இடத்திலிருந்து பரிவர்த்தனைகளின் திடீர் அதிகரிப்பு, சாதாரண வணிக நேரங்களுக்கு வெளியே செய்யப்படும் ஒரு பெரிய கொள்முதல், அல்லது ஒரு பயனரின் வழக்கமான செலவுப் பழக்கங்களிலிருந்து விலகும் பரிவர்த்தனைகளின் தொடர் ஆகியவை மோசடியின் அறிகுறியாக இருக்கலாம்.

முரண்பாடு கண்டறியும் அல்காரிதங்களின் வகைகள்

மோசடி கண்டறிதலில் பல முரண்பாடு கண்டறியும் அல்காரிதங்கள் பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படுகின்றன, ஒவ்வொன்றும் அதன் பலம் மற்றும் பலவீனங்களைக் கொண்டுள்ளன. சரியான அல்காரிதத்தைத் தேர்ந்தெடுப்பது தரவின் குறிப்பிட்ட பண்புகள், இலக்கு வைக்கப்பட்டுள்ள மோசடியின் வகை மற்றும் விரும்பிய துல்லியம் மற்றும் செயல்திறன் நிலையைப் பொறுத்தது.

1. புள்ளியியல் முறைகள்

புள்ளியியல் முறைகள் பழமையான மற்றும் பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படும் முரண்பாடு கண்டறியும் நுட்பங்களில் ஒன்றாகும். இந்த முறைகள் தரவின் நிகழ்தகவு பரவலை மதிப்பிடுவதற்கும் எதிர்பார்த்த வரம்பிற்கு வெளியே விழும் தரவுப் புள்ளிகளைக் கண்டறிவதற்கும் புள்ளியியல் மாதிரிகளை நம்பியுள்ளன. சில பொதுவான புள்ளியியல் முறைகள் பின்வருமாறு:

• Z-ஸ்கோர்: ஒரு தரவுப் புள்ளி சராசரியிலிருந்து எத்தனை நிலையான விலகல்களில் உள்ளது என்பதைக் கணக்கிடுகிறது. ஒரு குறிப்பிட்ட வரம்பைத் தாண்டும் மதிப்புகள் (எ.கா., 3 நிலையான விலகல்கள்) முரண்பாடுகளாகக் கருதப்படுகின்றன.
• மாற்றியமைக்கப்பட்ட Z-ஸ்கோர்: Z-ஸ்கோருக்கான ஒரு வலுவான மாற்று, குறிப்பாக வெளிப்புறங்களைக் கொண்ட தரவுத்தொகுப்புகளைக் கையாளும்போது. இது நிலையான விலகலுக்குப் பதிலாக சராசரி முழுமையான விலகலைப் (MAD) பயன்படுத்துகிறது.
• க்ரப்ஸின் சோதனை: ஒரு ஒருமாறி தரவுத்தொகுப்பில் ஒரு தனிப்பட்ட வெளிப்புறத்தைக் கண்டறிவதற்கான ஒரு புள்ளியியல் சோதனை.
• கை-ஸ்கொயர் சோதனை: ஒன்று அல்லது அதற்கு மேற்பட்ட வகைகளில் எதிர்பார்க்கப்படும் மற்றும் காணப்பட்ட நிகழ்வுகளுக்கு இடையில் புள்ளியியல் ரீதியாக குறிப்பிடத்தக்க வேறுபாடு உள்ளதா என்பதைத் தீர்மானிக்கப் பயன்படுகிறது. வகைப்படுத்தப்பட்ட தரவுகளில் முரண்பாடுகளைக் கண்டறிய இது பயன்படுத்தப்படலாம்.

உதாரணம்: ஒரு வங்கி அசாதாரண கிரெடிட் கார்டு பரிவர்த்தனைகளைக் கண்டறிய Z-ஸ்கோரைப் பயன்படுத்துகிறது. ஒரு வாடிக்கையாளர் பொதுவாக ஒரு பரிவர்த்தனைக்கு சராசரியாக $100 செலவழித்தால், $20 நிலையான விலகலுடன், $500 பரிவர்த்தனைக்கு Z-ஸ்கோர் (500 - 100) / 20 = 20 ஆக இருக்கும், இது ஒரு குறிப்பிடத்தக்க முரண்பாட்டைக் குறிக்கிறது.

2. இயந்திர கற்றல் அடிப்படையிலான முறைகள்

இயந்திர கற்றல் அல்காரிதங்கள் முரண்பாடு கண்டறிதலுக்கு மேலும் அதிநவீன மற்றும் நெகிழ்வான அணுகுமுறைகளை வழங்குகின்றன. இந்த அல்காரிதங்கள் தரவுகளில் உள்ள சிக்கலான வடிவங்களைக் கற்றுக்கொள்ளலாம் மற்றும் மாறும் மோசடிப் போக்குகளுக்கு ஏற்ப மாற்றியமைக்கலாம். இயந்திர கற்றல் அடிப்படையிலான முறைகளை மேற்பார்வையிடப்பட்ட, மேற்பார்வையிடப்படாத, மற்றும் பகுதி-மேற்பார்வையிடப்பட்ட அணுகுமுறைகளாகப் பிரிக்கலாம்.

அ. மேற்பார்வையிடப்பட்ட கற்றல்

மேற்பார்வையிடப்பட்ட கற்றல் அல்காரிதங்களுக்கு லேபிளிடப்பட்ட தரவு தேவைப்படுகிறது, அதாவது ஒவ்வொரு தரவுப் புள்ளியும் சாதாரணமானது அல்லது மோசடியானது என்று லேபிளிடப்பட்டுள்ளது. இந்த அல்காரிதங்கள் லேபிளிடப்பட்ட தரவிலிருந்து ஒரு மாதிரியைக் கற்றுக்கொள்கின்றன, பின்னர் புதிய தரவுப் புள்ளிகளை சாதாரணமானது அல்லது மோசடியானது என்று வகைப்படுத்த அந்த மாதிரியைப் பயன்படுத்துகின்றன. மோசடி கண்டறிதலுக்கான பொதுவான மேற்பார்வையிடப்பட்ட கற்றல் அல்காரிதங்கள் பின்வருமாறு:

• லாஜிஸ்டிக் ரெக்ரஷன்: ஒரு உள்ளீட்டு அம்சங்களின் தொகுப்பின் அடிப்படையில் ஒரு இரும விளைவின் (எ.கா., மோசடியானதா இல்லையா) நிகழ்தகவை முன்னறிவிக்கும் ஒரு புள்ளியியல் மாதிரி.
• டெசிஷன் ட்ரீஸ்: அம்ச மதிப்புகளின் அடிப்படையில் தொடர்ச்சியான முடிவுகளின் அடிப்படையில் தரவைப் பிரிக்கும் மரம் போன்ற கட்டமைப்புகள்.
• ரேன்டம் ஃபாரஸ்ட்: துல்லியம் மற்றும் வலிமையை மேம்படுத்த பல டெசிஷன் ட்ரீஸ்களை இணைக்கும் ஒரு குழு கற்றல் முறை.
• சப்போர்ட் வெக்டர் மெஷின்கள் (SVM): சாதாரண மற்றும் மோசடியான தரவுப் புள்ளிகளைப் பிரிக்க உகந்த ஹைப்பர்பிளேனைக் கண்டுபிடிக்கும் ஒரு சக்திவாய்ந்த அல்காரிதம்.
• நியூரல் நெட்வொர்க்குகள்: மனித மூளையின் கட்டமைப்பால் ஈர்க்கப்பட்ட சிக்கலான மாதிரிகள், தரவுகளில் மிகவும் நேரியல் அல்லாத உறவுகளைக் கற்கும் திறன் கொண்டவை.

உதாரணம்: ஒரு காப்பீட்டு நிறுவனம் மோசடியான கோரிக்கைகளைக் கண்டறிய ஒரு ரேன்டம் ஃபாரஸ்ட் மாதிரியைப் பயன்படுத்துகிறது. லேபிளிடப்பட்ட கோரிக்கைகளின் (மோசடியானது அல்லது சட்டபூர்வமானது) தரவுத்தொகுப்பில் மாதிரி பயிற்சி அளிக்கப்படுகிறது, பின்னர் புதிய கோரிக்கைகளுக்கு மோசடியின் சாத்தியக்கூறுகளை முன்னறிவிக்கப் பயன்படுத்தப்படுகிறது. மாதிரியில் பயன்படுத்தப்படும் அம்சங்களில் கோரிக்கைதாரரின் வரலாறு, கோரிக்கையின் வகை மற்றும் சம்பவத்தைச் சுற்றியுள்ள சூழ்நிலைகள் ஆகியவை அடங்கும்.

ஆ. மேற்பார்வையிடப்படாத கற்றல்

மேற்பார்வையிடப்படாத கற்றல் அல்காரிதங்களுக்கு லேபிளிடப்பட்ட தரவு தேவையில்லை. இந்த அல்காரிதங்கள் தரவின் பெரும்பான்மையிலிருந்து வேறுபட்ட தரவுப் புள்ளிகளைக் கண்டுபிடிப்பதன் மூலம் முரண்பாடுகளை அடையாளம் காண்கின்றன. மோசடி கண்டறிதலுக்கான பொதுவான மேற்பார்வையிடப்படாத கற்றல் அல்காரிதங்கள் பின்வருமாறு:

• கிளஸ்டரிங்: ஒத்த தரவுப் புள்ளிகளை ஒன்றாகக் குழுவாக்கும் அல்காரிதங்கள். முரண்பாடுகள் என்பது எந்தவொரு கிளஸ்டரிலும் சேராத அல்லது சிறிய, அடர்த்தியற்ற கிளஸ்டர்களில் உள்ள தரவுப் புள்ளிகள். K-Means மற்றும் DBSCAN ஆகியவை பிரபலமான கிளஸ்டரிங் அல்காரிதங்கள்.
• முதன்மை கூறு பகுப்பாய்வு (PCA): தரவுகளில் முதன்மை கூறுகளை (அதிகபட்ச மாறுபாட்டின் திசைகள்) அடையாளம் காணும் ஒரு பரிமாணக் குறைப்பு நுட்பம். முரண்பாடுகள் என்பது முதன்மை கூறுகளிலிருந்து கணிசமாக விலகும் தரவுப் புள்ளிகள்.
• ஐசோலேஷன் ஃபாரஸ்ட்: தரவை சீரற்ற முறையில் பிரிப்பதன் மூலம் முரண்பாடுகளைத் தனிமைப்படுத்தும் ஒரு அல்காரிதம். சாதாரண தரவுப் புள்ளிகளை விட முரண்பாடுகளைத் தனிமைப்படுத்த குறைவான பிரிவுகள் தேவைப்படுகின்றன.
• ஒன்-கிளாஸ் SVM: சாதாரண தரவுப் புள்ளிகளைச் சுற்றி ஒரு எல்லையைக் கற்கும் SVM இன் ஒரு மாறுபாடு. முரண்பாடுகள் என்பது எல்லைக்கு வெளியே விழும் தரவுப் புள்ளிகள்.

உதாரணம்: ஒரு இ-காமர்ஸ் நிறுவனம் மோசடியான பரிவர்த்தனைகளைக் கண்டறிய K-Means கிளஸ்டரிங்கைப் பயன்படுத்துகிறது. கொள்முதல் அளவு, இடம் மற்றும் நாள் நேரம் போன்ற அம்சங்களின் அடிப்படையில் பரிவர்த்தனைகளை அல்காரிதம் குழுவாக்குகிறது. முக்கிய கிளஸ்டர்களுக்கு வெளியே விழும் பரிவர்த்தனைகள் சாத்தியமான மோசடியாகக் கொடியிடப்படுகின்றன.

இ. பகுதி-மேற்பார்வையிடப்பட்ட கற்றல்

பகுதி-மேற்பார்வையிடப்பட்ட கற்றல் அல்காரிதங்கள் லேபிளிடப்பட்ட மற்றும் லேபிளிடப்படாத தரவுகளின் கலவையைப் பயன்படுத்துகின்றன. இந்த அல்காரிதங்கள் லேபிளிடப்பட்ட தரவிலிருந்து வரும் தகவல்களைப் பயன்படுத்தி முரண்பாடு கண்டறியும் மாதிரியின் துல்லியத்தை மேம்படுத்தலாம், அதே நேரத்தில் ஏராளமாக இருக்கும் லேபிளிடப்படாத தரவையும் பயன்படுத்திக் கொள்ளலாம். மோசடி கண்டறிதலுக்கான சில பகுதி-மேற்பார்வையிடப்பட்ட கற்றல் அல்காரிதங்கள் பின்வருமாறு:

• சுய-பயிற்சி: ஒரு மேற்பார்வையிடப்பட்ட கற்றல் அல்காரிதம் ஆரம்பத்தில் ஒரு சிறிய லேபிளிடப்பட்ட தரவுத்தொகுப்பில் பயிற்சி அளிக்கப்பட்டு, பின்னர் லேபிளிடப்படாத தரவின் லேபிள்களை முன்னறிவிக்கப் பயன்படுத்தப்படும் ஒரு தொடர்ச்சியான செயல்முறை. பின்னர் மிகவும் நம்பிக்கையுடன் முன்னறிவிக்கப்பட்ட லேபிளிடப்படாத தரவுப் புள்ளிகள் லேபிளிடப்பட்ட தரவுத்தொகுப்பில் சேர்க்கப்படுகின்றன, மேலும் செயல்முறை மீண்டும் செய்யப்படுகிறது.
• ஜெனரேட்டிவ் அட்வெர்சரியல் நெட்வொர்க்குகள் (GANs): GAN கள் இரண்டு நியூரல் நெட்வொர்க்குகளைக் கொண்டுள்ளன: ஒரு ஜெனரேட்டர் மற்றும் ஒரு டிஸ்கிரிமினேட்டர். ஜெனரேட்டர் சாதாரண தரவைப் போன்ற செயற்கைத் தரவை உருவாக்க முயற்சிக்கிறது, அதே நேரத்தில் டிஸ்கிரிமினேட்டர் உண்மையான மற்றும் செயற்கைத் தரவை வேறுபடுத்த முயற்சிக்கிறது. ஜெனரேட்டர் மீண்டும் உருவாக்கப் போராடும் தரவுப் புள்ளிகளே முரண்பாடுகள்.

உதாரணம்: ஒரு மொபைல் கட்டண வழங்குநர் மோசடியான பரிவர்த்தனைகளைக் கண்டறிய ஒரு சுய-பயிற்சி அணுகுமுறையைப் பயன்படுத்துகிறார். அவர்கள் ஒரு சிறிய லேபிளிடப்பட்ட மோசடியான மற்றும் சட்டபூர்வமான பரிவர்த்தனைகளுடன் தொடங்குகிறார்கள். பின்னர் அவர்கள் இந்தத் தரவுகளில் ஒரு மாதிரியைப் பயிற்றுவித்து, லேபிளிடப்படாத பரிவர்த்தனைகளின் ஒரு பெரிய தரவுத்தொகுப்பின் லேபிள்களை முன்னறிவிக்க அதைப் பயன்படுத்துகிறார்கள். மிகவும் நம்பிக்கையுடன் முன்னறிவிக்கப்பட்ட பரிவர்த்தனைகள் லேபிளிடப்பட்ட தரவுத்தொகுப்பில் சேர்க்கப்படுகின்றன, மேலும் மாதிரி மீண்டும் பயிற்சி அளிக்கப்படுகிறது. மாதிரியின் செயல்திறன் நிலைபெறும் வரை இந்த செயல்முறை மீண்டும் செய்யப்படுகிறது.

3. விதி அடிப்படையிலான அமைப்புகள்

விதி அடிப்படையிலான அமைப்புகள் மோசடி கண்டறிதலுக்கான ஒரு பாரம்பரிய அணுகுமுறையாகும், இது சந்தேகத்திற்கிடமான நடவடிக்கைகளைக் கண்டறிய முன் வரையறுக்கப்பட்ட விதிகளை நம்பியுள்ளது. இந்த விதிகள் பொதுவாக நிபுணர் அறிவு மற்றும் வரலாற்று மோசடி வடிவங்களை அடிப்படையாகக் கொண்டவை. விதி அடிப்படையிலான அமைப்புகள் அறியப்பட்ட மோசடி வடிவங்களைக் கண்டறிவதில் பயனுள்ளதாக இருந்தாலும், அவை பெரும்பாலும் நெகிழ்வற்றவை மற்றும் புதிய மற்றும் வளரும் மோசடி நுட்பங்களுக்கு ஏற்ப போராடுகின்றன. இருப்பினும், ஒரு கலப்பின அணுகுமுறையை உருவாக்க அவற்றை முரண்பாடு கண்டறியும் அல்காரிதங்களுடன் இணைக்கலாம்.

உதாரணம்: ஒரு கிரெடிட் கார்டு நிறுவனம் $10,000க்கு மேல் உள்ள எந்தவொரு பரிவர்த்தனையையும் சாத்தியமான மோசடியாகக் கொடியிடும் ஒரு விதியைக் கொண்டிருக்கலாம். பெரிய பரிவர்த்தனைகள் பெரும்பாலும் மோசடி நடவடிக்கைகளுடன் தொடர்புடையவை என்ற வரலாற்று அவதானிப்பின் அடிப்படையில் இந்த விதி அமைந்துள்ளது.

மோசடி கண்டறிதலில் முரண்பாடு கண்டறிதலின் நன்மைகள்

முரண்பாடு கண்டறியும் அல்காரிதங்கள் மோசடி கண்டறிதலுக்கான பாரம்பரிய விதி அடிப்படையிலான அமைப்புகளை விட பல நன்மைகளை வழங்குகின்றன:

• புதிய மோசடி வடிவங்களைக் கண்டறிதல்: விதி அடிப்படையிலான அமைப்புகள் தவறவிடக்கூடிய, முன்னர் அறியப்படாத மோசடி வடிவங்களை முரண்பாடு கண்டறியும் அல்காரிதங்கள் அடையாளம் காண முடியும்.
• தகவமைப்பு: முரண்பாடு கண்டறியும் அல்காரிதங்கள் மாறும் மோசடிப் போக்குகள் மற்றும் பயனர் நடத்தைக்கு ஏற்ப மாற்றியமைக்க முடியும், இது மோசடி கண்டறிதல் அமைப்பு காலப்போக்கில் பயனுள்ளதாக இருப்பதை உறுதி செய்கிறது.
• குறைக்கப்பட்ட தவறான நேர்மறைகள்: விதிமுறைகளிலிருந்து விலகல்களில் கவனம் செலுத்துவதன் மூலம், முரண்பாடு கண்டறியும் அல்காரிதங்கள் தவறான நேர்மறைகளின் (சட்டபூர்வமான பரிவர்த்தனைகள் தவறாக மோசடியாகக் கொடியிடப்படுதல்) எண்ணிக்கையைக் குறைக்கலாம்.
• மேம்படுத்தப்பட்ட செயல்திறன்: முரண்பாடு கண்டறியும் அல்காரிதங்கள் மோசடி கண்டறிதல் செயல்முறையை தானியங்குபடுத்தலாம், இது மனித ஆய்வாளர்களை மேலும் சிக்கலான விசாரணைகளில் கவனம் செலுத்த அனுமதிக்கிறது.
• அளவிடுதல்: முரண்பாடு கண்டறியும் அல்காரிதங்கள் பெரிய அளவிலான தரவைக் கையாள முடியும், இது பல்வேறு சேனல்கள் மற்றும் புவியியல் பகுதிகளில் உண்மையான நேரத்தில் மோசடியைக் கண்டறிய ஏற்றதாக அமைகிறது.

மோசடி கண்டறிதலில் முரண்பாடு கண்டறிதலின் சவால்கள்

அவற்றின் நன்மைகள் இருந்தபோதிலும், முரண்பாடு கண்டறியும் அல்காரிதங்கள் சில சவால்களையும் முன்வைக்கின்றன:

• தரவு தரம்: முரண்பாடு கண்டறியும் அல்காரிதங்கள் தரவு தரத்திற்கு உணர்திறன் கொண்டவை. தவறான அல்லது முழுமையற்ற தரவு தவறான முரண்பாடு கண்டறிதல் முடிவுகளுக்கு வழிவகுக்கும்.
• அம்சப் பொறியியல்: சரியான அம்சங்களைத் தேர்ந்தெடுத்து வடிவமைப்பது முரண்பாடு கண்டறியும் அல்காரிதங்களின் வெற்றிக்கு முக்கியமானது.
• அல்காரிதம் தேர்வு: ஒரு குறிப்பிட்ட மோசடி கண்டறிதல் பிரச்சனைக்கு சரியான அல்காரிதத்தைத் தேர்ந்தெடுப்பது சவாலானதாக இருக்கலாம். வெவ்வேறு அல்காரிதங்கள் வெவ்வேறு பலம் மற்றும் பலவீனங்களைக் கொண்டுள்ளன, மேலும் உகந்த தேர்வு தரவின் பண்புகள் மற்றும் இலக்கு வைக்கப்பட்டுள்ள மோசடியின் வகையைப் பொறுத்தது.
• விளக்கத்தன்மை: சில முரண்பாடு கண்டறியும் அல்காரிதங்கள், நியூரல் நெட்வொர்க்குகள் போன்றவை, விளக்குவது கடினமாக இருக்கலாம். இது ஒரு குறிப்பிட்ட தரவுப் புள்ளி ஏன் முரண்பாடாகக் கொடியிடப்பட்டது என்பதைப் புரிந்துகொள்வதை சவாலாக்கலாம்.
• சமநிலையற்ற தரவு: மோசடி தரவுத்தொகுப்புகள் பெரும்பாலும் மிகவும் சமநிலையற்றவை, சட்டபூர்வமான பரிவர்த்தனைகளுடன் ஒப்பிடும்போது மோசடியான பரிவர்த்தனைகளின் ஒரு சிறிய விகிதத்துடன். இது ஒருதலைப்பட்சமான முரண்பாடு கண்டறிதல் மாதிரிகளுக்கு வழிவகுக்கும். இந்த சிக்கலைத் தீர்க்க அதிக மாதிரி எடுத்தல், குறை மாதிரி எடுத்தல் மற்றும் செலவு-உணர்திறன் கற்றல் போன்ற நுட்பங்களைப் பயன்படுத்தலாம்.

மோசடி கண்டறிதலில் முரண்பாடு கண்டறிதலின் நிஜ உலகப் பயன்பாடுகள்

முரண்பாடு கண்டறியும் அல்காரிதங்கள் மோசடியைக் கண்டறிந்து தடுக்க பரந்த அளவிலான தொழில்களில் பயன்படுத்தப்படுகின்றன:

• வங்கி மற்றும் நிதி: மோசடியான கிரெடிட் கார்டு பரிவர்த்தனைகள், கடன் விண்ணப்பங்கள் மற்றும் பணமோசடி நடவடிக்கைகளைக் கண்டறிதல்.
• காப்பீடு: மோசடியான காப்பீட்டுக் கோரிக்கைகளை அடையாளம் காணுதல்.
• சில்லறை வர்த்தகம்: மோசடியான ஆன்லைன் கொள்முதல்கள், ரிட்டர்ன்கள் மற்றும் விசுவாசத் திட்ட துஷ்பிரயோகங்களைக் கண்டறிதல்.
• சுகாதாரம்: மோசடியான மருத்துவக் கோரிக்கைகள் மற்றும் மருந்து துஷ்பிரயோகத்தை அடையாளம் காணுதல்.
• தொலைத்தொடர்பு: மோசடியான தொலைபேசி அழைப்புகள் மற்றும் சந்தா மோசடியைக் கண்டறிதல்.
• இணையப் பாதுகாப்பு: நெட்வொர்க் ஊடுருவல்கள், மால்வேர் தொற்றுகள் மற்றும் உள் அச்சுறுத்தல்களைக் கண்டறிதல்.
• இ-காமர்ஸ்: மோசடியான விற்பனையாளர் கணக்குகள், போலி மதிப்புரைகள் மற்றும் கட்டண மோசடியை அடையாளம் காணுதல்.

உதாரணம்: ஒரு பன்னாட்டு வங்கி நிகழ்நேர கிரெடிட் கார்டு பரிவர்த்தனைகளைக் கண்காணிக்க முரண்பாடு கண்டறிதலைப் பயன்படுத்துகிறது. அவர்கள் தினமும் 1 பில்லியனுக்கும் அதிகமான பரிவர்த்தனைகளை பகுப்பாய்வு செய்கிறார்கள், செலவுப் பழக்கங்கள், புவியியல் இருப்பிடம் மற்றும் வணிகர் வகை ஆகியவற்றில் அசாதாரண வடிவங்களைத் தேடுகிறார்கள். ஒரு முரண்பாடு கண்டறியப்பட்டால், வங்கி உடனடியாக வாடிக்கையாளரை எச்சரித்து, பரிவர்த்தனை சரிபார்க்கப்படும் வரை கணக்கை முடக்குகிறது. இது மோசடி நடவடிக்கைகளிலிருந்து குறிப்பிடத்தக்க நிதி இழப்புகளைத் தடுக்கிறது.

மோசடி கண்டறிதலில் முரண்பாடு கண்டறிதலைச் செயல்படுத்துவதற்கான சிறந்த நடைமுறைகள்

மோசடி கண்டறிதலில் முரண்பாடு கண்டறிதலை வெற்றிகரமாகச் செயல்படுத்த, பின்வரும் சிறந்த நடைமுறைகளைக் கருத்தில் கொள்ளுங்கள்:

• தெளிவான நோக்கங்களை வரையறுக்கவும்: மோசடி கண்டறிதல் அமைப்பின் குறிக்கோள்களையும், கண்டறியப்பட வேண்டிய மோசடி வகைகளையும் தெளிவாக வரையறுக்கவும்.
• உயர்தர தரவைச் சேகரிக்கவும்: முரண்பாடு கண்டறியும் மாதிரியைப் பயிற்றுவிப்பதற்கும் சோதிப்பதற்கும் பயன்படுத்தப்படும் தரவு துல்லியமானது, முழுமையானது மற்றும் தொடர்புடையது என்பதை உறுதிப்படுத்தவும்.
• அம்சப் பொறியியலைச் செய்யவும்: மோசடி நடவடிக்கைகளின் தொடர்புடைய பண்புகளைப் பிடிக்க சரியான அம்சங்களைத் தேர்ந்தெடுத்து வடிவமைக்கவும்.
• சரியான அல்காரிதத்தைத் தேர்வு செய்யவும்: குறிப்பிட்ட மோசடி கண்டறிதல் பிரச்சனைக்கு மிகவும் பொருத்தமான முரண்பாடு கண்டறியும் அல்காரிதத்தைத் தேர்ந்தெடுக்கவும். தரவின் பண்புகள், இலக்கு வைக்கப்பட்டுள்ள மோசடியின் வகை மற்றும் விரும்பிய துல்லியம் மற்றும் செயல்திறன் நிலையை கருத்தில் கொள்ளுங்கள்.
• மாதிரியைப் பயிற்றுவித்து சோதிக்கவும்: ஒரு பிரதிநிதித்துவ தரவுத்தொகுப்பில் முரண்பாடு கண்டறியும் மாதிரியைப் பயிற்றுவித்து, பொருத்தமான மதிப்பீட்டு அளவீடுகளைப் பயன்படுத்தி அதன் செயல்திறனை முழுமையாக சோதிக்கவும்.
• மாதிரியைக் கண்காணித்து பராமரிக்கவும்: முரண்பாடு கண்டறியும் மாதிரியின் செயல்திறனைத் தொடர்ந்து கண்காணித்து, மாறும் மோசடிப் போக்குகளுக்கு ஏற்ப தேவைக்கேற்ப அதை மீண்டும் பயிற்றுவிக்கவும்.
• தற்போதுள்ள அமைப்புகளுடன் ஒருங்கிணைக்கவும்: முரண்பாடு கண்டறிதல் அமைப்பை தற்போதுள்ள மோசடி மேலாண்மை அமைப்புகள் மற்றும் பணிப்பாய்வுகளுடன் ஒருங்கிணைக்கவும்.
• நிபுணர்களுடன் ஒத்துழைக்கவும்: முரண்பாடு கண்டறிதல் அமைப்பின் வெற்றிகரமான செயலாக்கம் மற்றும் செயல்பாட்டை உறுதிப்படுத்த மோசடி நிபுணர்கள், தரவு விஞ்ஞானிகள் மற்றும் தகவல் தொழில்நுட்ப வல்லுநர்களுடன் ஒத்துழைக்கவும்.
• தரவு சமநிலையின்மையை நிவர்த்தி செய்யவும்: மோசடி தரவுத்தொகுப்புகளின் சமநிலையற்ற தன்மையை நிவர்த்தி செய்ய அதிக மாதிரி எடுத்தல், குறை மாதிரி எடுத்தல் அல்லது செலவு-உணர்திறன் கற்றல் போன்ற நுட்பங்களைப் பயன்படுத்தவும்.
• விளக்கக்கூடிய AI (XAI): முரண்பாடு கண்டறியும் மாதிரியின் விளக்கத்தன்மையை மேம்படுத்தவும், ஒரு குறிப்பிட்ட தரவுப் புள்ளி ஏன் முரண்பாடாகக் கொடியிடப்பட்டது என்பதைப் புரிந்துகொள்ளவும் விளக்கக்கூடிய AI நுட்பங்களைப் பயன்படுத்தவும். இது நியூரல் நெட்வொர்க்குகள் போன்ற அல்காரிதங்களுக்கு குறிப்பாக முக்கியமானது.

மோசடி கண்டறிதலில் முரண்பாடு கண்டறிதலின் எதிர்காலம்

முரண்பாடு கண்டறிதல் துறை தொடர்ந்து வளர்ந்து வருகிறது, எல்லா நேரங்களிலும் புதிய அல்காரிதங்கள் மற்றும் நுட்பங்கள் உருவாக்கப்படுகின்றன. மோசடி கண்டறிதலுக்கான முரண்பாடு கண்டறிதலில் சில வளர்ந்து வரும் போக்குகள் பின்வருமாறு:

• ஆழ்ந்த கற்றல்: ஆழ்ந்த கற்றல் அல்காரிதங்கள், நியூரல் நெட்வொர்க்குகள் போன்றவை, உயர்-பரிமாண தரவுகளில் சிக்கலான வடிவங்களைக் கற்கும் திறனின் காரணமாக முரண்பாடு கண்டறிதலுக்கு பெருகிய முறையில் பிரபலமாகி வருகின்றன.
• வரைபட அடிப்படையிலான முரண்பாடு கண்டறிதல்: வரைபட அடிப்படையிலான அல்காரிதங்கள் தரவுப் புள்ளிகளுக்கு இடையிலான உறவுகளைப் பகுப்பாய்வு செய்வதற்கும் அவற்றின் நெட்வொர்க் கட்டமைப்பின் அடிப்படையில் முரண்பாடுகளை அடையாளம் காண்பதற்கும் பயன்படுத்தப்படுகின்றன. சமூக வலைப்பின்னல்கள் மற்றும் நிதி வலைப்பின்னல்களில் மோசடியைக் கண்டறிவதற்கு இது குறிப்பாக பயனுள்ளதாக இருக்கும்.
• ஒருங்கிணைந்த கற்றல்: ஒருங்கிணைந்த கற்றல் பல நிறுவனங்களுக்கு தங்கள் தரவைப் பகிர்ந்து கொள்ளாமல் ஒரு பகிரப்பட்ட முரண்பாடு கண்டறியும் மாதிரியைப் பயிற்றுவிக்க அனுமதிக்கிறது. தரவு தனியுரிமை ஒரு முக்கிய கவலையாக இருக்கும் தொழில்களில் இது குறிப்பாக பயனுள்ளதாக இருக்கும்.
• வலுவூட்டல் கற்றல்: வலுவூட்டல் கற்றல் அல்காரிதங்கள் சோதனை மற்றும் பிழை மூலம் மோசடியைக் கண்டறிந்து தடுக்கக் கற்கும் தன்னாட்சி முகவர்களுக்கு பயிற்சி அளிக்கப் பயன்படுத்தப்படலாம்.
• நிகழ்நேர முரண்பாடு கண்டறிதல்: பரிவர்த்தனைகளின் வேகம் அதிகரிப்பதால், மோசடி ஏற்படுவதற்கு முன்பு அதைத் தடுக்க நிகழ்நேர முரண்பாடு கண்டறிதல் முக்கியமானது.

முடிவுரை

இன்றைய சிக்கலான மற்றும் இணைக்கப்பட்ட உலகில் மோசடியைக் கண்டறிந்து தடுப்பதற்கான ஒரு சக்திவாய்ந்த கருவியாக முரண்பாடு கண்டறியும் அல்காரிதங்கள் உள்ளன. இந்த அல்காரிதங்களைப் பயன்படுத்துவதன் மூலம், வணிகங்களும் நிறுவனங்களும் தங்கள் பாதுகாப்பை மேம்படுத்தலாம், நிதி இழப்புகளைக் குறைக்கலாம் மற்றும் தங்கள் நற்பெயரைப் பாதுகாக்கலாம். மோசடி நுட்பங்கள் தொடர்ந்து வளர்ந்து வருவதால், முரண்பாடு கண்டறிதலில் சமீபத்திய முன்னேற்றங்களைப் பற்றி அறிந்திருப்பதும், மாறும் அச்சுறுத்தல்களுக்கு ஏற்ப வலுவான மோசடி கண்டறிதல் அமைப்புகளைச் செயல்படுத்துவதும் அவசியம். விதி அடிப்படையிலான அமைப்புகளுடன் அதிநவீன முரண்பாடு கண்டறிதல் நுட்பங்களின் இணைவு, விளக்கக்கூடிய AI உடன் சேர்ந்து, உலக அளவில் மிகவும் பயனுள்ள மற்றும் வெளிப்படையான மோசடி தடுப்புக்கான ஒரு பாதையை வழங்குகிறது.