M

MLOG

தமிழ்

மோசடி கண்டறிப்பில் பயன்படுத்தப்படும் முரண்பாடு கண்டறியும் அல்காரிதங்கள், அவற்றின் வகைகள், நன்மைகள், சவால்கள் மற்றும் உலகளாவிய தொழில்களில் அவற்றின் நிஜ உலகப் பயன்பாடுகளை ஆராய்ந்து, பாதுகாப்பை மேம்படுத்தி நிதி இழப்பைத் தடுக்கவும்.

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:

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:

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:

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:

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:

மோசடி கண்டறிதலில் முரண்பாடு கண்டறிதலின் சவால்கள்

அவற்றின் நன்மைகள் இருந்தபோதிலும், முரண்பாடு கண்டறியும் அல்காரிதங்கள் சில சவால்களையும் முன்வைக்கின்றன:

மோசடி கண்டறிதலில் முரண்பாடு கண்டறிதலின் நிஜ உலகப் பயன்பாடுகள்

முரண்பாடு கண்டறியும் அல்காரிதங்கள் மோசடியைக் கண்டறிந்து தடுக்க பரந்த அளவிலான தொழில்களில் பயன்படுத்தப்படுகின்றன:

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:

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:

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.