Banka Ödemelerinde Dolandırıcılığın Çizge Madenciliği ve Makine Öğrenimi Algoritmalarıyla Tespiti
| العنوان: | Banka Ödemelerinde Dolandırıcılığın Çizge Madenciliği ve Makine Öğrenimi Algoritmalarıyla Tespiti |
|---|---|
| المؤلفون: | Esra Nergis Yolaçan, Eyyup Gulbandilar, Hande Çavşi Zaim |
| المصدر: | Volume: 12, Issue: 4 615-625 Dicle Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Mühendislik Dergisi |
| بيانات النشر: | Dicle Universitesi Muhendislik Fakultesi Muhendislik Dergisi, 2021. |
| سنة النشر: | 2021 |
| مصطلحات موضوعية: | Dolandırıcılık Tespiti,Çizge Madenciliği,Veri Analizi,Makine Öğrenimi Algoritmaları,Çizge Madenciliği Algoritmaları, Engineering, Multidisciplinary, Mühendislik, Ortak Disiplinler |
| الوصف: | Günümüzde, şirketler gelecekte yapmayı planladıkları işleri içeren çok sayıdaki önemli verilerini elektronik ortamlarda saklamaktadırlar. Saldırı durumunda ise hem şirkete hem de bireylere zarar verebilecek finansal bilgiler hedef alınmaktadır. Bu saldırı türlerinden biri de banka ödemelerinde meydana gelen dolandırıcılık saldırılarıdır. Grafik veri bilimi kullanılması, mevcut analitik ve makine öğrenimi ardışık düzenlerini güçlendirerek, var olan dolandırıcılık tespit yöntemlerinin doğruluğunu ve uygulanabilirliğini arttırmaktadır. Bu çalışmada İspanya’daki bir banka ödeme bilgi simülasyonundan oluşturulan BankSim veri kümesi kullanılmıştır. BankSim üzerinde bulunan normal ödemeler ve sahte veriler sınıflandırılarak dolandırıcılık tespiti gerçekleştirilmesi amaçlanmıştır. Sınıflandırma için Python dilinde RandomForest (RF), Support Vector Machine SVM, XGBoost (XGB), K-Nearest Neighbors (k-NN) sınıflandırma algoritmaları kullanılmıştır. Performans değerlendirmeleri için K-katlamalı çapraz doğrulama kullanılmıştır. Çizge madenciliği için Neo4j veritabanı kullanılmış ve Neo4j sorgu dili olarak CypherQL kullanılmıştır. Bu dolandırıcılık tespitinin uygulanması ile daha az hileli işlem ve daha güvenilir bir gelir akışı elde edilmiştir. Çizge madenciliği aşamasında PageRank, Community, degree gibi çizge algoritmaları ile birlikte standart makine öğrenimi yöntemi ile elde edilen sonuçlar optimize edilmiştir. Bu açıdan çizge madenciliği ve makine öğrenimi algoritmalarının birlikte kullanılmasının diğer yöntemlere kıyasla doğruluk oranlarının daha yüksek olduğu ve daha hızlı sürede hesap yapan bir yöntem olduğu ispatlanmıştır. |
| وصف الملف: | application/pdf |
| تدمد: | 1309-8640 2146-4391 |
| URL الوصول: | https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::c6c16ac9e3444e0a809838527b6f52a1 https://doi.org/10.24012/dumf.1002110 |
| حقوق: | OPEN |
| رقم الأكسشن: | edsair.doi.dedup.....c6c16ac9e3444e0a809838527b6f52a1 |
| قاعدة البيانات: | OpenAIRE |
| تدمد: | 13098640 21464391 |
|---|