Какие существуют современные методы обнаружения аномалий в финансовых транзакциях?

Некоторые современные методы обнаружения аномалий в финансовых транзакциях:

• Статистические методы. falconediting.com Основаны на математических моделях, которые определяют, что считается нормальным поведением в наборе данных. falconediting.com Любые точки данных, которые значительно отклоняются от нормы, помечаются как аномалии. falconediting.com Этот метод подходит для обнаружения аномалий в структурированных данных, таких как суммы транзакций или частота. falconediting.com
• Алгоритмы машинного обучения. falconediting.com Могут обрабатывать как структурированные, так и неструктурированные данные. falconediting.com Такие алгоритмы извлекают уроки из исторических данных и могут адаптироваться к изменяющимся моделям мошенничества. falconediting.com Некоторые из них: логистическая регрессия, метод опорных векторов (SVM) и случайный лес (Random Forest). informatics.cifra.science
• Поведенческий анализ. falconediting.com Фокусируется на мониторинге поведения пользователей, такого как шаблоны входа в систему, истории транзакций и последовательности навигации. falconediting.com Внезапные изменения или отклонения от типичного поведения человека могут вызвать тревогу. falconediting.com
• Глубокое обучение. cyberleninka.ru informatics.cifra.science В частности, рекуррентные нейронные сети (RNN) и LSTM, эффективно анализируют последовательности транзакций, выявляя сложные взаимосвязи и временные закономерности, характерные для мошеннических операций. informatics.cifra.science
• Графовые нейронные сети (GNN). informatics.cifra.science Анализируют взаимосвязи между различными сущностями финансовой системы — клиентами, счетами, транзакциями и устройствами. informatics.cifra.science Эти сети особенно эффективны для выявления сложных сетевых мошеннических схем, когда несколько аккаунтов действуют согласованно, маскируя свои операции под законные. informatics.cifra.science
• Генеративно-состязательные сети (GAN). informatics.cifra.science Помогают решить одну из главных проблем машинного обучения в сфере финансовой безопасности — недостаток размеченных данных о мошеннических операциях. informatics.cifra.science Эти нейросети способны генерировать реалистичные примеры fraudulent-активности, что позволяет значительно расширять и балансировать обучающие выборки без риска нарушения конфиденциальности реальных клиентов. informatics.cifra.science