پروپوزال ارائه یک روش کشف تقلب در کارت‌های بانکی با استفاده از ترکیب یادگیری ماشین و تحلیل ناهنجاری

پروپوزال ارائه یک روش کشف تقلب در کارت‌های بانکی با استفاده از ترکیب یادگیری ماشین و تحلیل ناهنجاری

پروپوزال ارائه یک روش کشف تقلب در کارت‌های بانکی با استفاده از ترکیب یادگیری ماشین و تحلیل ناهنجاری، به بررسی و توسعه یک سیستم می‌پردازد که می‌تواند به شناسایی و جلوگیری از تقلب‌های مالی در تراکنش‌های بانکی کمک کند. با توجه به افزایش کلاهبرداری‌های مرتبط با کارت‌های بانکی و پیچیدگی‌های آن، این تحقیق می‌تواند به بهبود امنیت سیستم‌های بانکی و حفاظت از اطلاعات مشتریان منجر شود.

توضیحات:

این تحقیق به بررسی یک روش کشف تقلب در کارت‌های بانکی می‌پردازد که با استفاده از یادگیری ماشین و تحلیل ناهنجاری طراحی شده است. هدف این مدل، شناسایی تراکنش‌های مشکوک و تقلب‌آمیز به منظور افزایش امنیت سیستم‌های بانکی و حفاظت از اطلاعات مشتریان است.

روش‌شناسی:
جمع‌آوری داده‌ها: استفاده از داده‌های تراکنش‌های بانکی شامل تراکنش‌های سالم و مشکوک برای آموزش مدل.
مدل‌سازی با یادگیری ماشین: پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری ماشین مانند درخت تصمیم، شبکه عصبی و ماشین بردار پشتیبان (SVM) برای شناسایی الگوهای ناهنجاری در داده‌ها.
تحلیل ناهنجاری: استفاده از تکنیک‌های تحلیل ناهنجاری برای شناسایی رفتارهای غیرعادی در تراکنش‌ها که ممکن است نشان‌دهنده تقلب باشند.
ارزیابی عملکرد: مقایسه نتایج حاصل از روش پیشنهادی با سایر روش‌ها از نظر دقت، حساسیت و نرخ مثبت کاذب.

کاربردها:
این مدل می‌تواند در بانک‌ها و مؤسسات مالی برای پیشگیری از تقلب در کارت‌های بانکی و افزایش امنیت تراکنش‌ها مورد استفاده قرار گیرد.

نتایج مورد انتظار:
پیش‌بینی می‌شود که این تحقیق بتواند به افزایش دقت در شناسایی تقلب کمک کند و همچنین زمان لازم برای واکنش به تراکنش‌های مشکوک را کاهش دهد. این مدل می‌تواند به شناسایی الگوهای جدید در رفتار مشتریان و بهینه‌سازی فرآیندهای امنیتی منجر شود.
این موضوع نه تنها بر روی کشف تقلب تأکید دارد بلکه به بررسی چالش‌ها و فرصت‌های جدید در زمینه استفاده از فناوری‌های نوین در امنیت مالی نیز می‌پردازد.