Виявлення шахрайства: Використання алгоритмів виявлення аномалій для глобальної безпеки

У сучасному взаємопов'язаному світі шахрайство становить значну загрозу як для бізнесу, так і для приватних осіб. Від шахрайства з кредитними картками до складних кібератак, шахрайські дії стають все більш комплексними та складними для виявлення. Традиційні системи на основі правил часто не справляються з виявленням нових та мінливих моделей шахрайства. Саме тут на допомогу приходять алгоритми виявлення аномалій, пропонуючи потужний та адаптивний підхід до захисту активів та запобігання фінансовим втратам у глобальному масштабі.

Що таке виявлення аномалій?

Виявлення аномалій, також відоме як виявлення викидів, — це техніка добування даних, що використовується для ідентифікації точок даних, які значно відхиляються від норми. Ці аномалії можуть представляти шахрайські транзакції, вторгнення в мережу, збої обладнання або інші незвичайні події, що потребують подальшого розслідування. У контексті виявлення шахрайства алгоритми виявлення аномалій аналізують величезні набори даних про транзакції, поведінку користувачів та іншу релевантну інформацію для виявлення патернів, що вказують на шахрайську діяльність.

Основний принцип виявлення аномалій полягає в тому, що шахрайські дії часто мають характеристики, які суттєво відрізняються від законних транзакцій. Наприклад, раптове зростання кількості транзакцій з незвичайного місця, велика покупка, здійснена поза звичайними робочими годинами, або серія транзакцій, що відхиляються від типових витрат користувача, можуть свідчити про шахрайство.

Типи алгоритмів виявлення аномалій

Існує кілька алгоритмів виявлення аномалій, що широко використовуються для виявлення шахрайства, кожен з яких має свої сильні та слабкі сторони. Вибір правильного алгоритму залежить від конкретних характеристик даних, типу шахрайства, на яке спрямована боротьба, та бажаного рівня точності та продуктивності.

1. Статистичні методи

Статистичні методи є одними з найстаріших і найпоширеніших технік виявлення аномалій. Ці методи покладаються на статистичні моделі для оцінки розподілу ймовірностей даних та виявлення точок даних, що виходять за межі очікуваного діапазону. Деякі поширені статистичні методи включають:

• Z-оцінка: Розраховує, на скільки стандартних відхилень точка даних віддалена від середнього значення. Значення, що перевищують певний поріг (наприклад, 3 стандартних відхилення), вважаються аномаліями.
• Модифікована Z-оцінка: Більш надійна альтернатива Z-оцінці, особливо при роботі з наборами даних, що містять викиди. Вона використовує медіанне абсолютне відхилення (MAD) замість стандартного відхилення.
• Тест Граббса: Статистичний тест для виявлення одного викиду в одновимірному наборі даних.
• Тест хі-квадрат: Використовується для визначення наявності статистично значущої різниці між очікуваними та спостережуваними частотами в одній або декількох категоріях. Може використовуватися для виявлення аномалій у категоріальних даних.

Приклад: Банк використовує Z-оцінку для виявлення незвичайних транзакцій за кредитними картками. Якщо клієнт зазвичай витрачає в середньому 100 доларів за транзакцію зі стандартним відхиленням у 20 доларів, транзакція на 500 доларів матиме Z-оцінку (500 - 100) / 20 = 20, що вказує на значну аномалію.

2. Методи на основі машинного навчання

Алгоритми машинного навчання пропонують більш складні та гнучкі підходи до виявлення аномалій. Ці алгоритми можуть вивчати складні патерни в даних та адаптуватися до мінливих тенденцій шахрайства. Методи на основі машинного навчання можна умовно поділити на контрольовані, неконтрольовані та напівконтрольовані підходи.

а. Навчання з учителем (Supervised Learning)

Алгоритми навчання з учителем вимагають розмічених даних, тобто кожна точка даних позначена як нормальна або шахрайська. Ці алгоритми навчають модель на основі розмічених даних, а потім використовують її для класифікації нових точок даних як нормальних або шахрайських. Поширені алгоритми навчання з учителем для виявлення шахрайства включають:

• Логістична регресія: Статистична модель, яка прогнозує ймовірність бінарного результату (наприклад, шахрайський чи ні) на основі набору вхідних ознак.
• Дерева рішень: Деревоподібні структури, які розділяють дані на основі серії рішень за значеннями ознак.
• Випадковий ліс: Ансамблевий метод навчання, що поєднує кілька дерев рішень для підвищення точності та надійності.
• Метод опорних векторів (SVM): Потужний алгоритм, який знаходить оптимальну гіперплощину для розділення нормальних та шахрайських точок даних.
• Нейронні мережі: Складні моделі, натхненні структурою людського мозку, здатні вивчати дуже нелінійні залежності в даних.

Приклад: Страхова компанія використовує модель випадкового лісу для виявлення шахрайських заяв. Модель навчається на наборі даних з розміченими заявами (шахрайськими або законними), а потім використовується для прогнозування ймовірності шахрайства для нових заяв. Ознаки, що використовуються в моделі, можуть включати історію заявника, тип заяви та обставини інциденту.

б. Навчання без учителя (Unsupervised Learning)

Алгоритми навчання без учителя не вимагають розмічених даних. Ці алгоритми виявляють аномалії, знаходячи точки даних, які не схожі на більшість даних. Поширені алгоритми навчання без учителя для виявлення шахрайства включають:

• Кластеризація: Алгоритми, що групують схожі точки даних разом. Аномаліями є точки даних, які не належать до жодного кластера або належать до маленьких, розріджених кластерів. K-середніх та DBSCAN є популярними алгоритмами кластеризації.
• Аналіз головних компонент (PCA): Техніка зменшення розмірності, яка визначає головні компоненти (напрямки максимальної дисперсії) в даних. Аномалії — це точки даних, які значно відхиляються від головних компонент.
• Ізолюючий ліс: Алгоритм, який ізолює аномалії шляхом випадкового поділу даних. Аномалії вимагають менше поділів для ізоляції, ніж нормальні точки даних.
• Однокласовий SVM: Варіант SVM, який вивчає межу навколо нормальних точок даних. Аномаліями є точки даних, що виходять за межі цієї межі.

Приклад: Компанія електронної комерції використовує кластеризацію K-середніх для виявлення шахрайських транзакцій. Алгоритм групує транзакції за такими ознаками, як сума покупки, місцезнаходження та час доби. Транзакції, що виходять за межі основних кластерів, позначаються як потенційно шахрайські.

в. Напівконтрольоване навчання (Semi-Supervised Learning)

Алгоритми напівконтрольованого навчання використовують комбінацію розмічених та нерозмічених даних. Ці алгоритми можуть використовувати інформацію з розмічених даних для підвищення точності моделі виявлення аномалій, а також користуватися великою кількістю нерозмічених даних. Деякі алгоритми напівконтрольованого навчання для виявлення шахрайства включають:

• Самонавчання: Ітеративний процес, де алгоритм навчання з учителем спочатку навчається на невеликому наборі розмічених даних, а потім використовується для прогнозування міток нерозмічених даних. Найбільш впевнено прогнозовані нерозмічені точки даних потім додаються до розміченого набору даних, і процес повторюється.
• Генеративно-змагальні мережі (GAN): GAN складаються з двох нейронних мереж: генератора та дискримінатора. Генератор намагається створити синтетичні дані, що нагадують нормальні дані, тоді як дискримінатор намагається розрізнити реальні та синтетичні дані. Аномалії — це точки даних, які генератору важко відтворити.

Приклад: Постачальник мобільних платежів використовує підхід самонавчання для виявлення шахрайських транзакцій. Вони починають з невеликого набору розмічених шахрайських та законних транзакцій. Потім вони навчають модель на цих даних і використовують її для прогнозування міток великого набору нерозмічених транзакцій. Найбільш впевнено прогнозовані транзакції додаються до розміченого набору, і модель перенавчається. Цей процес повторюється, доки продуктивність моделі не вийде на плато.

3. Системи на основі правил

Системи на основі правил — це традиційний підхід до виявлення шахрайства, який покладається на заздалегідь визначені правила для ідентифікації підозрілих дій. Ці правила зазвичай базуються на експертних знаннях та історичних моделях шахрайства. Хоча системи на основі правил можуть бути ефективними для виявлення відомих моделей шахрайства, вони часто є негнучкими та погано адаптуються до нових та мінливих технік шахрайства. Однак їх можна поєднувати з алгоритмами виявлення аномалій для створення гібридного підходу.

Приклад: Компанія, що випускає кредитні картки, може мати правило, яке позначає будь-яку транзакцію на суму понад 10 000 доларів як потенційно шахрайську. Це правило базується на історичному спостереженні, що великі транзакції часто пов'язані з шахрайською діяльністю.

Переваги виявлення аномалій у боротьбі з шахрайством

Алгоритми виявлення аномалій пропонують кілька переваг над традиційними системами на основі правил для виявлення шахрайства:

• Виявлення нових моделей шахрайства: Алгоритми виявлення аномалій можуть ідентифікувати раніше невідомі моделі шахрайства, які системи на основі правил можуть пропустити.
• Адаптивність: Алгоритми виявлення аномалій можуть адаптуватися до мінливих тенденцій шахрайства та поведінки користувачів, забезпечуючи ефективність системи виявлення шахрайства з часом.
• Зменшення хибних спрацьовувань: Зосереджуючись на відхиленнях від норми, алгоритми виявлення аномалій можуть зменшити кількість хибних спрацьовувань (законних транзакцій, помилково позначених як шахрайські).
• Підвищення ефективності: Алгоритми виявлення аномалій можуть автоматизувати процес виявлення шахрайства, звільняючи аналітиків для зосередження на більш складних розслідуваннях.
• Масштабованість: Алгоритми виявлення аномалій можуть обробляти великі обсяги даних, що робить їх придатними для виявлення шахрайства в реальному часі через різноманітні канали та географічні регіони.

Виклики виявлення аномалій у боротьбі з шахрайством

Незважаючи на свої переваги, алгоритми виявлення аномалій також створюють певні виклики:

• Якість даних: Алгоритми виявлення аномалій чутливі до якості даних. Неточні або неповні дані можуть призвести до неточних результатів виявлення аномалій.
• Інжиніринг ознак: Вибір та створення правильних ознак є вирішальним для успіху алгоритмів виявлення аномалій.
• Вибір алгоритму: Вибір правильного алгоритму для конкретної задачі виявлення шахрайства може бути складним. Різні алгоритми мають різні сильні та слабкі сторони, і оптимальний вибір залежить від характеристик даних та типу шахрайства, на яке спрямована боротьба.
• Інтерпретованість: Деякі алгоритми виявлення аномалій, такі як нейронні мережі, можуть бути важкими для інтерпретації. Це може ускладнити розуміння, чому конкретна точка даних була позначена як аномалія.
• Незбалансовані дані: Набори даних про шахрайство часто є сильно незбалансованими, з невеликою часткою шахрайських транзакцій порівняно з законними. Це може призвести до упереджених моделей виявлення аномалій. Для вирішення цієї проблеми можна використовувати такі методи, як надлишкова вибірка (oversampling), недостатня вибірка (undersampling) та навчання з урахуванням вартості помилок (cost-sensitive learning).

Реальні застосування виявлення аномалій у боротьбі з шахрайством

Алгоритми виявлення аномалій використовуються в широкому спектрі галузей для виявлення та запобігання шахрайству:

• Банківська справа та фінанси: Виявлення шахрайських транзакцій за кредитними картками, заявок на кредити та діяльності з відмивання грошей.
• Страхування: Ідентифікація шахрайських страхових заяв.
• Ритейл: Виявлення шахрайських онлайн-покупок, повернень та зловживань програмами лояльності.
• Охорона здоров'я: Ідентифікація шахрайських медичних заяв та зловживань рецептами.
• Телекомунікації: Виявлення шахрайських телефонних дзвінків та шахрайства з підписками.
• Кібербезпека: Виявлення вторгнень у мережу, заражень шкідливим програмним забезпеченням та внутрішніх загроз.
• Електронна комерція: Ідентифікація шахрайських акаунтів продавців, фейкових відгуків та платіжного шахрайства.

Приклад: Міжнародний банк використовує виявлення аномалій для моніторингу транзакцій за кредитними картками в реальному часі. Вони аналізують понад 1 мільярд транзакцій щодня, шукаючи незвичайні патерни у витратах, географічному розташуванні та типі продавця. Якщо аномалія виявлена, банк негайно сповіщає клієнта та заморожує рахунок доти, доки транзакція не буде перевірена. Це запобігає значним фінансовим втратам від шахрайської діяльності.

Найкращі практики для впровадження виявлення аномалій у боротьбі з шахрайством

Для успішного впровадження виявлення аномалій у боротьбі з шахрайством, враховуйте наступні найкращі практики:

• Визначте чіткі цілі: Чітко визначте цілі системи виявлення шахрайства та типи шахрайства, які необхідно виявляти.
• Збирайте високоякісні дані: Переконайтеся, що дані, які використовуються для навчання та тестування моделі виявлення аномалій, є точними, повними та релевантними.
• Виконуйте інжиніринг ознак: Вибирайте та створюйте правильні ознаки для фіксації відповідних характеристик шахрайських дій.
• Оберіть правильний алгоритм: Виберіть алгоритм виявлення аномалій, який найкраще підходить для конкретної задачі виявлення шахрайства. Враховуйте характеристики даних, тип шахрайства та бажаний рівень точності та продуктивності.
• Навчайте та тестуйте модель: Навчіть модель виявлення аномалій на репрезентативному наборі даних та ретельно протестуйте її продуктивність за допомогою відповідних метрик оцінки.
• Моніторте та підтримуйте модель: Постійно моніторте продуктивність моделі виявлення аномалій та перенавчайте її за потреби для адаптації до мінливих тенденцій шахрайства.
• Інтегруйте з існуючими системами: Інтегруйте систему виявлення аномалій з існуючими системами управління шахрайством та робочими процесами.
• Співпрацюйте з експертами: Співпрацюйте з експертами з шахрайства, фахівцями з даних та IT-професіоналами для забезпечення успішного впровадження та функціонування системи виявлення аномалій.
• Вирішуйте проблему незбалансованості даних: Застосовуйте техніки для вирішення проблеми незбалансованості наборів даних про шахрайство, такі як надлишкова вибірка, недостатня вибірка або навчання з урахуванням вартості помилок.
• Пояснюваний ШІ (XAI): Розгляньте можливість використання технік пояснюваного ШІ для покращення інтерпретованості моделі виявлення аномалій та розуміння, чому конкретна точка даних була позначена як аномалія. Це особливо важливо для таких алгоритмів, як нейронні мережі.

Майбутнє виявлення аномалій у боротьбі з шахрайством

Сфера виявлення аномалій постійно розвивається, постійно розробляються нові алгоритми та техніки. Деякі нові тенденції у виявленні аномалій для боротьби з шахрайством включають:

• Глибоке навчання: Алгоритми глибокого навчання, такі як нейронні мережі, стають все більш популярними для виявлення аномалій завдяки їхній здатності вивчати складні патерни у високорозмірних даних.
• Графове виявлення аномалій: Графові алгоритми використовуються для аналізу зв'язків між точками даних та виявлення аномалій на основі їхньої мережевої структури. Це особливо корисно для виявлення шахрайства в соціальних та фінансових мережах.
• Федеративне навчання: Федеративне навчання дозволяє кільком організаціям навчати спільну модель виявлення аномалій без обміну своїми даними. Це особливо корисно в галузях, де конфіденційність даних є головною проблемою.
• Навчання з підкріпленням: Алгоритми навчання з підкріпленням можуть бути використані для навчання автономних агентів, які вчаться виявляти та запобігати шахрайству методом спроб і помилок.
• Виявлення аномалій у реальному часі: Зі зростанням швидкості транзакцій виявлення аномалій у реальному часі стає вирішальним для запобігання шахрайству до його виникнення.

Висновок

Алгоритми виявлення аномалій є потужним інструментом для виявлення та запобігання шахрайству в сучасному складному та взаємопов'язаному світі. Використовуючи ці алгоритми, бізнеси та організації можуть підвищити свою безпеку, зменшити фінансові втрати та захистити свою репутацію. Оскільки техніки шахрайства продовжують розвиватися, важливо бути в курсі останніх досягнень у виявленні аномалій та впроваджувати надійні системи виявлення шахрайства, які можуть адаптуватися до мінливих загроз. Поєднання систем на основі правил зі складними техніками виявлення аномалій, укупі з пояснюваним ШІ, пропонує шлях до більш ефективного та прозорого запобігання шахрайству в глобальному масштабі.