Firibgarlikni aniqlash: Global xavfsizlik uchun anomaliyalarni aniqlash algoritmlaridan foydalanish

Bugungi o'zaro bog'liq dunyoda firibgarlik biznes va jismoniy shaxslar uchun jiddiy xavf tug'diradi. Kredit karta firibgarliklaridan tortib murakkab kiberhujumlargacha, firibgarlik harakatlari tobora murakkablashib, ularni aniqlash qiyinlashmoqda. An'anaviy qoidalarga asoslangan tizimlar ko'pincha yangi va rivojlanayotgan firibgarlik uslublarini aniqlashda ojizlik qiladi. Aynan shu yerda anomaliyalarni aniqlash algoritmlari yordamga keladi va aktivlarni himoya qilish hamda global miqyosda moliyaviy yo'qotishlarning oldini olish uchun kuchli va moslashuvchan yondashuvni taklif etadi.

Anomaliyalarni aniqlash nima?

Anomaliyalarni aniqlash, shuningdek, chetga chiqishlarni aniqlash deb ham nomlanadi, bu me'yordan sezilarli darajada chetga chiqadigan ma'lumotlar nuqtalarini aniqlash uchun ishlatiladigan ma'lumotlarni tahlil qilish texnikasidir. Bu anomaliyalar firibgarlik operatsiyalari, tarmoqqa ruxsatsiz kirishlar, uskunalar nosozliklari yoki qo'shimcha tekshiruvni talab qiladigan boshqa g'ayrioddiy hodisalarni ifodalashi mumkin. Firibgarlikni aniqlash kontekstida, anomaliyalarni aniqlash algoritmlari firibgarlik faoliyatiga ishora qiluvchi naqshlarni aniqlash uchun tranzaksiyalar, foydalanuvchi xatti-harakatlari va boshqa tegishli ma'lumotlarning katta hajmini tahlil qiladi.

Anomaliyalarni aniqlashning asosiy tamoyili shundaki, firibgarlik harakatlari ko'pincha qonuniy operatsiyalardan sezilarli darajada farq qiladigan xususiyatlarni namoyon etadi. Masalan, g'ayrioddiy joydan tranzaksiyalarning keskin o'sishi, normal ish vaqtidan tashqari amalga oshirilgan katta xarid yoki foydalanuvchining odatiy xarajat odatlaridan chetga chiqadigan bir qator tranzaksiyalar — bularning barchasi firibgarlik belgisi bo'lishi mumkin.

Anomaliyalarni aniqlash algoritmlarining turlari

Firibgarlikni aniqlashda bir nechta anomaliyalarni aniqlash algoritmlari keng qo'llaniladi, ularning har birining o'z kuchli va zaif tomonlari bor. To'g'ri algoritmni tanlash ma'lumotlarning o'ziga xos xususiyatlariga, nishonga olingan firibgarlik turiga va talab qilinadigan aniqlik va samaradorlik darajasiga bog'liq.

1. Statistik usullar

Statistik usullar eng qadimgi va eng keng tarqalgan anomaliyalarni aniqlash usullaridan biridir. Ushbu usullar ma'lumotlarning ehtimollik taqsimotini baholash va kutilgan diapazondan tashqariga chiqadigan ma'lumotlar nuqtalarini aniqlash uchun statistik modellarga tayanadi. Ba'zi keng tarqalgan statistik usullar quyidagilarni o'z ichiga oladi:

• Z-ko‘rsatkich: Ma'lumotlar nuqtasining o'rtacha qiymatdan necha standart chetlanishda ekanligini hisoblaydi. Muayyan chegaradan oshadigan qiymatlar (masalan, 3 standart chetlanish) anomaliyalar deb hisoblanadi.
• O‘zgartirilgan Z-ko‘rsatkich: Z-ko'rsatkichiga nisbatan yanada ishonchli muqobil, ayniqsa chetga chiqishlarni o'z ichiga olgan ma'lumotlar to'plamlari bilan ishlashda. U standart chetlanish o'rniga median mutlaq chetlanishdan (MAD) foydalanadi.
• Grubbs' testi: Bir o'zgaruvchili ma'lumotlar to'plamida bitta chetga chiqishni aniqlash uchun statistik test.
• Xi-kvadrat testi: Bir yoki bir nechta kategoriyalarda kutilgan va kuzatilgan chastotalar o'rtasida statistik ahamiyatga ega farq mavjudligini aniqlash uchun ishlatiladi. U kategorik ma'lumotlardagi anomaliyalarni aniqlash uchun ishlatilishi mumkin.

Misol: Bank g'ayrioddiy kredit karta operatsiyalarini aniqlash uchun Z-ko'rsatkichdan foydalanadi. Agar mijoz odatda har bir tranzaksiya uchun o'rtacha $100 sarflasa va standart chetlanish $20 bo'lsa, $500lik tranzaksiya (500 - 100) / 20 = 20 Z-ko'rsatkichiga ega bo'ladi, bu esa jiddiy anomaliyani ko'rsatadi.

2. Mashinaviy ta'limga asoslangan usullar

Mashinaviy ta'lim algoritmlari anomaliyalarni aniqlashga yanada murakkab va moslashuvchan yondashuvlarni taklif etadi. Ushbu algoritmlar ma'lumotlardagi murakkab naqshlarni o'rganishi va o'zgaruvchan firibgarlik tendensiyalariga moslashishi mumkin. Mashinaviy ta'limga asoslangan usullar nazorat ostidagi, nazoratsiz va yarim nazorat ostidagi yondashuvlarga bo'linishi mumkin.

a. Nazorat ostidagi ta'lim

Nazorat ostidagi ta'lim algoritmlari belgilangan ma'lumotlarni talab qiladi, ya'ni har bir ma'lumot nuqtasi normal yoki firibgarlik deb belgilangan. Ushbu algoritmlar belgilangan ma'lumotlardan modelni o'rganadi va keyin yangi ma'lumotlar nuqtalarini normal yoki firibgarlik deb tasniflash uchun modeldan foydalanadi. Firibgarlikni aniqlash uchun keng tarqalgan nazorat ostidagi ta'lim algoritmlari quyidagilarni o'z ichiga oladi:

• Logistik regressiya: Kirish xususiyatlari to'plamiga asoslangan holda ikkilik natijaning (masalan, firibgarlik yoki firibgarlik emas) ehtimolini bashorat qiladigan statistik model.
• Qaror daraxtlari: Ma'lumotlarni xususiyat qiymatlariga asoslangan bir qator qarorlar asosida bo'ladigan daraxtga o'xshash tuzilmalar.
• Tasodifiy oʻrmon: Aniqlik va ishonchlilikni oshirish uchun bir nechta qaror daraxtlarini birlashtiradigan ansambl o'rganish usuli.
• Tayanch vektor mashinalari (SVM): Normal va firibgarlik ma'lumotlar nuqtalarini ajratish uchun optimal gipertekislikni topadigan kuchli algoritm.
• Neyron tarmoqlari: Inson miyasining tuzilishidan ilhomlangan, ma'lumotlardagi yuqori darajada chiziqli bo'lmagan munosabatlarni o'rganishga qodir murakkab modellar.

Misol: Sug'urta kompaniyasi firibgarlik da'volarini aniqlash uchun tasodifiy oʻrmon modelidan foydalanadi. Model belgilangan da'volar (firibgarlik yoki qonuniy) ma'lumotlar to'plamida o'rgatiladi va keyin yangi da'volar uchun firibgarlik ehtimolini bashorat qilish uchun ishlatiladi. Modelda ishlatiladigan xususiyatlar da'vogarning tarixi, da'vo turi va voqea bilan bog'liq holatlarni o'z ichiga olishi mumkin.

b. Nazoratsiz ta'lim

Nazoratsiz ta'lim algoritmlari belgilangan ma'lumotlarni talab qilmaydi. Ushbu algoritmlar ma'lumotlarning aksariyatidan farq qiladigan ma'lumotlar nuqtalarini topish orqali anomaliyalarni aniqlaydi. Firibgarlikni aniqlash uchun keng tarqalgan nazoratsiz ta'lim algoritmlari quyidagilarni o'z ichiga oladi:

• Klasterlash: O'xshash ma'lumotlar nuqtalarini bir guruhga to'playdigan algoritmlar. Anomaliyalar hech qanday klasterga tegishli bo'lmagan yoki kichik, siyrak klasterlarga tegishli bo'lgan ma'lumotlar nuqtalaridir. K-o'rtachalar va DBSCAN mashhur klasterlash algoritmlaridir.
• Asosiy komponentlar tahlili (PCA): Ma'lumotlardagi asosiy komponentlarni (maksimal o'zgaruvchanlik yo'nalishlari) aniqlaydigan o'lchovni kamaytirish usuli. Anomaliyalar asosiy komponentlardan sezilarli darajada chetga chiqadigan ma'lumotlar nuqtalaridir.
• Izolyatsiya oʻrmoni: Ma'lumotlarni tasodifiy ravishda bo'lish orqali anomaliyalarni ajratadigan algoritm. Anomaliyalarni izolyatsiya qilish uchun normal ma'lumotlar nuqtalariga qaraganda kamroq bo'linishlar talab etiladi.
• Bir sinfli SVM: Normal ma'lumotlar nuqtalari atrofida chegara o'rganadigan SVM varianti. Anomaliyalar chegaradan tashqarida qolgan ma'lumotlar nuqtalaridir.

Misol: Elektron tijorat kompaniyasi firibgarlik operatsiyalarini aniqlash uchun K-oʻrtachalar klasterlashdan foydalanadi. Algoritm xarid miqdori, joylashuv va kun vaqti kabi xususiyatlarga asoslanib operatsiyalarni guruhlaydi. Asosiy klasterlardan tashqarida qolgan operatsiyalar potentsial firibgarlik sifatida belgilanadi.

c. Yarim nazorat ostidagi ta'lim

Yarim nazorat ostidagi ta'lim algoritmlari belgilangan va belgilanmagan ma'lumotlarning kombinatsiyasidan foydalanadi. Ushbu algoritmlar anomaliyalarni aniqlash modelining aniqligini oshirish uchun belgilangan ma'lumotlardan olingan ma'lumotlardan foydalanishi mumkin, shu bilan birga belgilanmagan ma'lumotlarning ko'pligidan ham foydalanadi. Firibgarlikni aniqlash uchun ba'zi yarim nazorat ostidagi ta'lim algoritmlari quyidagilarni o'z ichiga oladi:

• O'z-o'zini o'rgatish: Nazorat ostidagi ta'lim algoritmi dastlab kichik belgilangan ma'lumotlar to'plamida o'rgatilib, so'ngra belgilanmagan ma'lumotlarning yorliqlarini bashorat qilish uchun ishlatiladigan iterativ jarayon. Eng ishonchli bashorat qilingan belgilanmagan ma'lumotlar nuqtalari keyin belgilangan ma'lumotlar to'plamiga qo'shiladi va jarayon takrorlanadi.
• Generativ raqobatbardosh tarmoqlar (GANs): GANlar ikkita neyron tarmog'idan iborat: generator va diskriminator. Generator normal ma'lumotlarga o'xshash sintetik ma'lumotlarni yaratishga harakat qiladi, diskriminator esa haqiqiy va sintetik ma'lumotlarni ajratishga harakat qiladi. Anomaliyalar generator qayta yaratishda qiynaladigan ma'lumotlar nuqtalaridir.

Misol: Mobil to'lov provayderi firibgarlik operatsiyalarini aniqlash uchun o'z-o'zini o'rgatish yondashuvidan foydalanadi. Ular firibgarlik va qonuniy operatsiyalarning kichik belgilangan to'plamidan boshlaydilar. Keyin ular ushbu ma'lumotlar asosida modelni o'rgatadilar va undan katta hajmdagi belgilanmagan operatsiyalarning yorliqlarini bashorat qilish uchun foydalanadilar. Eng ishonchli bashorat qilingan operatsiyalar belgilangan ma'lumotlar to'plamiga qo'shiladi va model qayta o'rgatiladi. Bu jarayon modelning samaradorligi barqarorlashguncha takrorlanadi.

3. Qoidalarga asoslangan tizimlar

Qoidalarga asoslangan tizimlar shubhali harakatlarni aniqlash uchun oldindan belgilangan qoidalarga tayanadigan firibgarlikni aniqlashning an'anaviy yondashuvidir. Ushbu qoidalar odatda ekspert bilimlari va tarixiy firibgarlik naqshlariga asoslanadi. Qoidalarga asoslangan tizimlar ma'lum firibgarlik naqshlarini aniqlashda samarali bo'lishi mumkin bo'lsa-da, ular ko'pincha moslashuvchan emas va yangi va rivojlanayotgan firibgarlik usullariga moslashishda qiynaladi. Biroq, ular gibrid yondashuvni yaratish uchun anomaliyalarni aniqlash algoritmlari bilan birlashtirilishi mumkin.

Misol: Kredit karta kompaniyasida $10,000 dan oshadigan har qanday tranzaksiyani potensial firibgarlik sifatida belgilaydigan qoida bo'lishi mumkin. Bu qoida katta tranzaksiyalar ko'pincha firibgarlik faoliyati bilan bog'liq ekanligi haqidagi tarixiy kuzatuvga asoslangan.

Firibgarlikni aniqlashda anomaliyalarni aniqlashning afzalliklari

Anomaliyalarni aniqlash algoritmlari firibgarlikni aniqlash uchun an'anaviy qoidalarga asoslangan tizimlarga nisbatan bir qancha afzalliklarga ega:

• Yangi firibgarlik naqshlarini aniqlash: Anomaliyalarni aniqlash algoritmlari qoidalarga asoslangan tizimlar o'tkazib yuborishi mumkin bo'lgan avval noma'lum bo'lgan firibgarlik naqshlarini aniqlay oladi.
• Moslashuvchanlik: Anomaliyalarni aniqlash algoritmlari o'zgaruvchan firibgarlik tendensiyalari va foydalanuvchi xatti-harakatlariga moslasha oladi, bu esa firibgarlikni aniqlash tizimining vaqt o'tishi bilan samarali bo'lib qolishini ta'minlaydi.
• Soxta ijobiy natijalarni kamaytirish: Me'yordan chetga chiqishlarga e'tibor qaratish orqali anomaliyalarni aniqlash algoritmlari soxta ijobiy natijalar sonini (noto'g'ri firibgarlik sifatida belgilangan qonuniy operatsiyalar) kamaytirishi mumkin.
• Samaradorlikni oshirish: Anomaliyalarni aniqlash algoritmlari firibgarlikni aniqlash jarayonini avtomatlashtirishi mumkin, bu esa inson tahlilchilarini murakkabroq tekshiruvlarga e'tibor qaratishga imkon beradi.
• Masshtablanuvchanlik: Anomaliyalarni aniqlash algoritmlari katta hajmdagi ma'lumotlarni qayta ishlay oladi, bu ularni turli kanallar va geografiyalarda real vaqtda firibgarlikni aniqlash uchun mos qiladi.

Firibgarlikni aniqlashda anomaliyalarni aniqlashning qiyinchiliklari

Afzalliklariga qaramay, anomaliyalarni aniqlash algoritmlari ba'zi qiyinchiliklarni ham keltirib chiqaradi:

• Ma'lumotlar sifati: Anomaliyalarni aniqlash algoritmlari ma'lumotlar sifatiga sezgir. Noto'g'ri yoki to'liq bo'lmagan ma'lumotlar anomaliyalarni aniqlash natijalarining noto'g'ri bo'lishiga olib kelishi mumkin.
• Xususiyatlarni muhandisligi: To'g'ri xususiyatlarni tanlash va muhandislik qilish anomaliyalarni aniqlash algoritmlarining muvaffaqiyati uchun hal qiluvchi ahamiyatga ega.
• Algoritmni tanlash: Muayyan firibgarlikni aniqlash muammosi uchun to'g'ri algoritmni tanlash qiyin bo'lishi mumkin. Turli algoritmlarning turli kuchli va zaif tomonlari bor va optimal tanlov ma'lumotlarning xususiyatlariga va nishonga olingan firibgarlik turiga bog'liq.
• Tushunarlilik: Ba'zi anomaliyalarni aniqlash algoritmlarini, masalan, neyron tarmoqlarini, izohlash qiyin bo'lishi mumkin. Bu ma'lum bir ma'lumot nuqtasi nima uchun anomaliya sifatida belgilanganini tushunishni qiyinlashtirishi mumkin.
• Nomutanosib ma'lumotlar: Firibgarlik ma'lumotlar to'plamlari ko'pincha yuqori darajada nomutanosib bo'lib, qonuniy operatsiyalarga nisbatan firibgarlik operatsiyalarining kichik bir qismini tashkil etadi. Bu noto'g'ri anomaliyalarni aniqlash modellariga olib kelishi mumkin. Bu muammoni hal qilish uchun haddan tashqari ko'paytirish (oversampling), kamaytirish (undersampling) va xarajatlarga sezgir ta'lim (cost-sensitive learning) kabi usullardan foydalanish mumkin.

Firibgarlikni aniqlashda anomaliyalarni aniqlashning real hayotdagi qo'llanilishi

Anomaliyalarni aniqlash algoritmlari firibgarlikni aniqlash va oldini olish uchun keng ko'lamli sohalarda qo'llaniladi:

• Bank va moliya: Firibgarlik kredit karta operatsiyalari, kredit arizalari va pul yuvish faoliyatini aniqlash.
• Sug'urta: Firibgarlik sug'urta da'volarini aniqlash.
• Chakana savdo: Firibgarlik onlayn xaridlar, qaytarib berishlar va sodiqlik dasturlarini suiiste'mol qilishni aniqlash.
• Sog'liqni saqlash: Firibgarlik tibbiy da'volar va retseptlarni suiiste'mol qilishni aniqlash.
• Telekommunikatsiya: Firibgarlik telefon qo'ng'iroqlari va obuna firibgarligini aniqlash.
• Kiberxavfsizlik: Tarmoqqa ruxsatsiz kirishlar, zararli dasturiy ta'minot infeksiyalari va ichki tahdidlarni aniqlash.
• Elektron tijorat: Firibgar sotuvchi hisoblari, soxta sharhlar va to'lov firibgarligini aniqlash.

Misol: Xalqaro bank real vaqt rejimida kredit karta operatsiyalarini kuzatish uchun anomaliyalarni aniqlashdan foydalanadi. Ular har kuni 1 milliarddan ortiq tranzaksiyalarni tahlil qilib, xarajat odatlari, geografik joylashuv va savdogar turidagi g'ayrioddiy naqshlarni qidiradilar. Agar anomaliya aniqlansa, bank darhol mijozni ogohlantiradi va tranzaksiya tasdiqlanmaguncha hisobni muzlatib qo'yadi. Bu firibgarlik faoliyatidan kelib chiqadigan jiddiy moliyaviy yo'qotishlarning oldini oladi.

Firibgarlikni aniqlashda anomaliyalarni aniqlashni joriy etish bo'yicha eng yaxshi amaliyotlar

Firibgarlikni aniqlashda anomaliyalarni aniqlashni muvaffaqiyatli joriy etish uchun quyidagi eng yaxshi amaliyotlarni hisobga oling:

• Aniq maqsadlarni belgilang: Firibgarlikni aniqlash tizimining maqsadlarini va aniqlanishi kerak bo'lgan firibgarlik turlarini aniq belgilang.
• Yuqori sifatli ma'lumotlarni to'plang: Anomaliyalarni aniqlash modelini o'qitish va sinovdan o'tkazish uchun ishlatiladigan ma'lumotlarning aniq, to'liq va tegishli ekanligiga ishonch hosil qiling.
• Xususiyatlar muhandisligini bajaring: Firibgarlik faoliyatining tegishli xususiyatlarini aks ettirish uchun to'g'ri xususiyatlarni tanlang va muhandislik qiling.
• To'g'ri algoritmni tanlang: Muayyan firibgarlikni aniqlash muammosi uchun eng mos bo'lgan anomaliyalarni aniqlash algoritmini tanlang. Ma'lumotlarning xususiyatlarini, nishonga olingan firibgarlik turini va talab qilinadigan aniqlik va samaradorlik darajasini hisobga oling.
• Modelni o'qiting va sinovdan o'tkazing: Anomaliyalarni aniqlash modelini vakillik qiluvchi ma'lumotlar to'plamida o'qiting va uning samaradorligini tegishli baholash metrikalari yordamida sinchkovlik bilan sinovdan o'tkazing.
• Modelni kuzating va qo'llab-quvvatlang: Anomaliyalarni aniqlash modelining samaradorligini doimiy ravishda kuzatib boring va o'zgaruvchan firibgarlik tendensiyalariga moslashish uchun kerak bo'lganda uni qayta o'qiting.
• Mavjud tizimlar bilan integratsiya qiling: Anomaliyalarni aniqlash tizimini mavjud firibgarlikni boshqarish tizimlari va ish jarayonlari bilan integratsiya qiling.
• Mutaxassislar bilan hamkorlik qiling: Anomaliyalarni aniqlash tizimini muvaffaqiyatli joriy etish va ishlatishni ta'minlash uchun firibgarlik bo'yicha mutaxassislar, ma'lumotlar bo'yicha olimlar va IT mutaxassislari bilan hamkorlik qiling.
• Ma'lumotlar nomutanosibligini hal qiling: Firibgarlik ma'lumotlar to'plamlarining nomutanosib tabiatini hal qilish uchun haddan tashqari ko'paytirish (oversampling), kamaytirish (undersampling) yoki xarajatlarga sezgir ta'lim kabi usullarni qo'llang.
• Tushuntiriladigan sun'iy intellekt (XAI): Anomaliyalarni aniqlash modelining tushunarliligini oshirish va nima uchun ma'lum bir ma'lumot nuqtasi anomaliya sifatida belgilanganini tushunish uchun tushuntiriladigan SI usullaridan foydalanishni ko'rib chiqing. Bu, ayniqsa, neyron tarmoqlari kabi algoritmlar uchun muhimdir.

Firibgarlikni aniqlashda anomaliyalarni aniqlashning kelajagi

Anomaliyalarni aniqlash sohasi doimiy ravishda rivojlanib bormoqda, yangi algoritmlar va texnikalar doimo ishlab chiqilmoqda. Firibgarlikni aniqlash uchun anomaliyalarni aniqlashdagi ba'zi rivojlanayotgan tendensiyalar quyidagilarni o'z ichiga oladi:

• Chuqur ta'lim: Neyron tarmoqlari kabi chuqur ta'lim algoritmlari yuqori o'lchovli ma'lumotlardagi murakkab naqshlarni o'rganish qobiliyati tufayli anomaliyalarni aniqlashda tobora ommalashib bormoqda.
• Graflarga asoslangan anomaliyalarni aniqlash: Graflarga asoslangan algoritmlar ma'lumotlar nuqtalari o'rtasidagi munosabatlarni tahlil qilish va ularning tarmoq tuzilishiga qarab anomaliyalarni aniqlash uchun ishlatiladi. Bu, ayniqsa, ijtimoiy tarmoqlar va moliyaviy tarmoqlarda firibgarlikni aniqlash uchun foydalidir.
• Federativ ta'lim: Federativ ta'lim bir nechta tashkilotlarga o'z ma'lumotlarini baham ko'rmasdan umumiy anomaliyalarni aniqlash modelini o'rgatish imkonini beradi. Bu, ayniqsa, ma'lumotlar maxfiyligi asosiy tashvish bo'lgan sohalarda foydalidir.
• Mustahkamlovchi ta'lim: Mustahkamlovchi ta'lim algoritmlari sinov va xatolar orqali firibgarlikni aniqlash va oldini olishni o'rganadigan avtonom agentlarni o'rgatish uchun ishlatilishi mumkin.
• Real vaqtdagi anomaliyalarni aniqlash: Tranzaksiyalar tezligining oshishi bilan real vaqt rejimida anomaliyalarni aniqlash firibgarlik sodir bo'lishidan oldin uning oldini olish uchun hal qiluvchi ahamiyatga ega bo'lmoqda.

Xulosa

Anomaliyalarni aniqlash algoritmlari bugungi murakkab va o'zaro bog'liq dunyoda firibgarlikni aniqlash va oldini olish uchun kuchli vositadir. Ushbu algoritmlardan foydalangan holda, biznes va tashkilotlar o'z xavfsizligini oshirishi, moliyaviy yo'qotishlarni kamaytirishi va o'z obro'sini himoya qilishi mumkin. Firibgarlik usullari rivojlanib borar ekan, anomaliyalarni aniqlashdagi so'nggi yutuqlardan xabardor bo'lish va o'zgaruvchan tahdidlarga moslasha oladigan mustahkam firibgarlikni aniqlash tizimlarini joriy etish muhimdir. Qoidalarga asoslangan tizimlarning murakkab anomaliyalarni aniqlash usullari bilan birlashishi, tushuntiriladigan sun'iy intellekt bilan birgalikda, global miqyosda yanada samarali va shaffof firibgarlikning oldini olish yo'lini taklif etadi.