基于深度学习技术的信用卡交易欺诈侦测研究

发布时间：2024-06-08 03:35

　　随着信用卡在我国的普及和发展,信用卡支付已成为当前最重要的支付方式之一。然而,庞大的市场也成分犯罪分子垂涎的目标,信用卡伪卡等交易欺诈案件日益增加,犯罪手法也在不断翻新。这给银行和持卡人造成了严重的资金损失,扰乱了正常的金融秩序,制约了信用卡产业的长期健康发展。因此,如何有效防范交易欺诈风险已成为国内各银行关注的重点。信用卡欺诈分申请欺诈和交易欺诈两种。随着信用评分卡等数据挖掘技术的推广应用,申请欺诈目前已得到了有效地遏制,但交易欺诈相对申请欺诈更为复杂和多变,同时也由于前期重视不够,交易欺诈近年来呈现进一步严重的趋势。数据挖掘方法同样在信用卡交易欺诈控制方面也有着广阔的应用前景,之前已有神经网络等技术应用于交易欺诈侦测的研究,并取得了一定的效果。然而,神经网络的梯度弥散问题及仅能训练浅层网络的缺陷导致网络训练困难、欺诈识别率较低,限制了其应用的推广。深度学习是近年来发展迅速的一种新的人工智能方法,它解决了神经网络的浅层缺陷,能够建立多层的非线性关系,在图像识别等多个领域已取得了显著的效果。论文基于国内外现有的交易欺诈侦测模型,将深度学习技术应用于交易欺诈侦测,构建了一个基于深度置信网...

【文章页数】：66 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图1-12012年各欺诈类型损失占比Fig.1-1varioustypesoffraudlossratioin2012

海交通大学工程硕士学位论文甚至冒充他人的身份等；交易欺诈则指信用卡申请信息都是真实有效的交易为本人虚假的交易行为，如套现等，或者并非本人操作、而是被犯罪刷导致经济损失的行为，其中根据盗刷方式的不同可以分为多种欺诈类包括伪卡欺诈、互联网交易欺诈、丢失失窃卡交易、邮寄未达卡交易、账....

图1-22010-2012年主要欺诈类型损失金额Fig.1-22010-2012majorfraudtypeslossamount

包括伪卡欺诈、互联网交易欺诈、丢失失窃卡交易、邮寄未达卡交易、账户卡不在现场的刷卡交易等类型。总之，不管是申请欺诈还是交易欺诈，都诈的手段来获得或使用信用卡的犯罪行为，扰乱了正常的金融秩序。20欺诈类型损失占比如图1-1[2]所示：图1-12012年各欺诈类型损失占比Fi....

图2-1伪阳性比例与账户发现比例Fig2-1falsepositiverateandratioofaccountsfound

图2-1伪阳性比例与账户发现比例Fig2-1falsepositiverateandratioofaccountsfound2.3两种典型的交易欺诈评分模型2.3.1基于规则的交易欺诈评分模型通过检测交易是否触发一组已设定规则的手段来识别欺诈是基于规则的....

图3-1通用神经元模型

图3-1通用神经元模型Fig3-1universalneuronmodel基函数的处理一般仍是线性的，需对结果作进一步非线性转换处理，此激活函数，以()表示激活函数，通过激活函数得到最终输出结果经元的输入输出映射关系其实就是一个逻辑回归(logistic....

本文编号：3991393