اکتشاف و پردازش هوشمند دانش

اکتشاف و پردازش هوشمند دانش

یک مدل جدید مبتنی بر درخت تصمیم در محیط نوتروسفیک بازه‌ای برای تشخیص تقلب در بانکداری الکترونیک

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
1 موسسه آموزش عالی آیندگان تنکابن
2 دکتری ریاضی کاربردی- آنالیز عددی، موسسه آموزش عالی تنکابن، تنکابن، ایران
چکیده
رشد روز افزون و توسعه خدمات بانکی در فضای بانکداری الکترونیک همچنین تمایل و استقبال مشتریان بانکها به استفاده از بسترها و درگاههای غیر حضوری، بانکها و موسسات مالی را به فکر وا داشته تا به گسترش بسترهای مورد نیاز برای ارائه سرویس های خدمات بانکداری الکترونیک اقدام نمایند . ارائه و معرفی خدمات متعدد و نوظهور بانکها در این حوزه و در پی آن عدم شناخت کافی مشتریان جهت استفاده از روش ها و بسترهای ایمن موجبات سوء استفاده کلاهبرداران را فراهم و خسارات جبران ناپذیری را برای مشتریان و بانکها به همراه داشته است. بنابراین دغدغه اصلی بانکها ایجاد امنیت و حفظ حریم امن برای مشتریان است. همچنین دقت و سرعت عمل در تشخیص تقلب برای بانکها و موسسات مالی از اهمیت ویژه برخوردار است، ارائه یک مدل کارا و موثر ضمن حفظ منافع بانکها می تواند کاهش هزینه های عملیاتی و افزایش اعتبار و رضایت مشتریان را به همراه داشته باشد .
عموماً مدلهای تشخیص تقلب از دو نوع روش 1- پیشینه رفتار مشتریان 2- چارچوب های تعریف شده برای تشخیص تقلب پیروی می کنند. در این تحقیق، علاوه بر استفاده از روش های معمول سعی شده با معرفی مدلی جدید در قالب استدلال و منطق ریاضی به تشخیص تقلب بپردازیم. بنابراین برای مقایسه نتایج تحقیق از یک مجموعه داده ای که تحقیقات پیشین جهت تشخیص تقلب بر روی آن انجام شده است استفاده نموده ایم که شامل مجموعه تراکنش های آنلاین در بانکهای آفریقا می‌باشد. در این تحقیق با استفاده از اصول و قواعد منطق نوتروسفیک بازه ای دادها را مورد پردازش و تحلیل قرار داده ایم سپس مدل پیشنهادی را با استفاده از الگوریتم پرکاربرد درخت تصمیم CART در محیط برنامه نویسی Python جهت تشخیص تقلب پیاده سازی نمودیم.
کلیدواژه‌ها

1.       Sahin, Y., Bulkan, S., & Duman, E. (2013). A cost-sensitive decision tree approach for fraud detection. Expert Systems with Applications40(15), 5916-5923.
2.       Askari, S. M. S., & Hussain, M. A. (2017, May). Credit card fraud detection using fuzzy ID3. In 2017 International Conference on Computing, Communication and Automation (ICCCA) (pp. 446-452). IEEE.
3.       Bhatla, T. P., Prabhu, V., & Dua, A. (2003). Understanding credit card frauds. Cards business review1(6), 1-15.
4.       Gill, W., Sukhvinder, H., & Linda, W. (2021). A matter of life and death: how the Covid-19 pandemic threw the spotlight on digital financial exclusion in the UK. In Information Security Technologies for Controlling Pandemics (pp. 65-108). Cham: Springer International Publishing.
5.       Smarandache, F. (1998). Neutrosophy: neutrosophic probability, set, and logic: analytic synthesis & synthetic analysis.
6.       Edalatpanah, S. A. (2019). A data envelopment analysis model with triangular intuitionistic fuzzy numbers. International journal of data envelopment analysis7(4), 47-58.
7.       Buckley, J. J., & Eslami, E. (2002). An introduction to fuzzy logic and fuzzy sets (Vol. 13). Springer Science & Business Media.
8.       Broumi, S., & Smarandache, F. (2013). Several similarity measures of neutrosophic sets. Infinite Study410.
9.       Khosravi, K., Pourghasemi, H. R., Chapi, K., & Bahri, M. (2016). Flash flood susceptibility analysis and its mapping using different bivariate models in Iran: a comparison between Shannon’s entropy, statistical index, and weighting factor models. Environmental monitoring and assessment188, 1-21.
10.    Khodaei Esameilkandi, P., Amini, P., Mohammadi Melgharni, A., & Fatemy, A. (2019). Application of decision tree algorithms in predicting audit quality. Journal of Management Accounting and Auditing Knowledge8(32), 209-224.
11.    Afshani, M., Mahmoudi-Aznaveh, A., Noori, K., Rostampour, M., Zarei, M., Spiegelhalder, K., ... & Tahmasian, M. (2023). Discriminating paradoxical and psychophysiological insomnia based on structural and functional brain images: a preliminary machine learning study. Brain Sciences13(4), 672.
12.    Singh, S., & Gupta, P. (2014). Comparative study ID3, cart and C4. 5 decision tree algorithm: a survey. International Journal of Advanced Information Science and Technology (IJAIST)27(27), 97-103.
13.    Goguen, J. A. (1973). LA Zadeh. Fuzzy sets. Information and control, vol. 8 (1965), pp. 338–353.-LA Zadeh. Similarity relations and fuzzy orderings. Information sciences, vol. 3 (1971), pp. 177–200. The Journal of Symbolic Logic38(4), 656-657.
14.    Forough, J., & Momtazi, S. (2021). Ensemble of deep sequential models for credit card fraud detection. Applied Soft Computing99, 106883.
15.    Hussein, A. S., Khairy, R. S., Najeeb, S. M. M., & Alrikabi, H. T. S. (2021). Credit Card Fraud Detection Using Fuzzy Rough Nearest Neighbor and Sequential Minimal Optimization with Logistic Regression. International Journal of Interactive Mobile Technologies15(5).
16.    Liu, X., & Wang, X. (2018). A network embedding based approach for telecommunications fraud detection. In Cooperative Design, Visualization, and Engineering: 15th International Conference, CDVE 2018, Hangzhou, China, October 21–24, 2018, Proceedings 15 (pp. 229-236). Springer International Publishing.
17.    Hasheminejad, S. M., & Salimi, Z. (2018). FDiBC: a novel fraud detection method in bank club based on sliding time and scores window. Journal of AI and Data Mining6(1), 219-231.
18.    Rambola, R., Varshney, P., & Vishwakarma, P. (2018, December). Data mining techniques for fraud detection in banking sector. In 2018 4th International Conference on Computing Communication and Automation (ICCCA) (pp. 1-5). IEEE.
19.    Diadiushkin, A., Sandkuhl, K., & Maiatin, A. (2019). Fraud detection in payments transactions: Overview of existing approaches and usage for instant payments. Complex Systems Informatics and Modeling Quarterly, (20), 72-88.
20.    Sarma, D., Alam, W., Saha, I., Alam, M. N., Alam, M. J., & Hossain, S. (2020, July). Bank fraud detection using community detection algorithm. In 2020 second international conference on inventive research in computing applications (ICIRCA) (pp. 642-646). IEEE.
21.    Gyamfi, N. K., & Abdulai, J. D. (2018, November). Bank fraud detection using support vector machine. In 2018 IEEE 9th Annual Information Technology, Electronics and Mobile Communication Conference (IEMCON) (pp. 37-41). IEEE.
22.    Baratzadeh, F., & Hasheminejad, S. M. (2022). Customer Behavior Analysis to Improve Detection of Fraudulent Transactions using Deep Learning. Journal of AI and Data Mining10(1), 87-101.
23.    Shabbir, A., Shabir, M., Javed, A. R., Chakraborty, C., & Rizwan, M. (2022). Suspicious transaction detection in banking cyber–physical systems. Computers & Electrical Engineering97, 107596.
24.    Vorobyev, I., & Krivitskaya, A. (2022). Reducing false positives in bank anti-fraud systems based on rule induction in distributed tree-based models. Computers & Security120, 102786.
25.    Save, P., Tiwarekar, P., Jain, K. N., & Mahyavanshi, N. (2017). A novel idea for credit card fraud detection using decision tree. International Journal of Computer Applications161(13).
26.    Park, J. H., Kim, H. K., & Kim, E. (2015). Effective normalization method for fraud detection using a decision tree. Journal of The Korea Institute of Information Security & Cryptology25(1), 133-146.
27.    Modi, K., & Dayma, R. (2017, June). Review on fraud detection methods in credit card transactions. In 2017 International Conference on Intelligent Computing and Control (I2C2) (pp. 1-5). IEEE.
28.    Khare, N., & Viswanathan, P. (2020). Decision tree-based fraud detection mechanism by analyzing uncertain data in banking system. In Emerging Research in Data Engineering Systems and Computer Communications: Proceedings of CCODE 2019 (pp. 79-90). Singapore: Springer Singapore.
29.    Kataria, S., & Nafis, M. T. (2019, March). Internet banking fraud detection using deep learning based on decision tree and multilayer perceptron. In 2019 6th International Conference on Computing for Sustainable Global Development (INDIACom) (pp. 1298-1302). IEEE.
30.    Lakshmi, S. V. S. S., & Kavilla, S. D. (2018). Machine learning for credit card fraud detection system. International Journal of Applied Engineering Research13(24), 16819-16824.
31.    Sethi, N., & Gera, A. (2014). A revived survey of various credit card fraud detection techniques. International Journal of Computer Science and Mobile Computing3(4), 780-791.
32.    Askari, S. M. S., & Hussain, M. A. (2020). IFDTC4. 5: Intuitionistic fuzzy logic based decision tree for E-transactional fraud detection. Journal of Information Security and Applications52, 102469.
33.    Patil, S., Nemade, V., & Soni, P. K. (2018). Predictive modelling for credit card fraud detection using data analytics. Procedia computer science132, 385-395.
34.    Song, Z. (2020, June). A data mining based fraud detection hybrid algorithm in E-bank. In 2020 International Conference on Big Data, Artificial Intelligence and Internet of Things Engineering (ICBAIE) (pp. 44-47). IEEE.
35.    Edalatpanah, S. A. (2019). A nonlinear approach for neutrosophic linear programming. Journal of applied research on industrial engineering6(4), 367-373.
36.    Yang, W., Cai, L., Edalatpanah, S. A., & Smarandache, F. (2020). Triangular single valued neutrosophic data envelopment analysis: application to hospital performance measurement. Symmetry12(4), 588.
37.    Edalatpanah, S. A. (2020). Neutrosophic structured element. Expert systems37(5), e12542.
38.    Karamustafa, M., & Cebi, S. (2021). Extension of safety and critical effect analysis to neutrosophic sets for the evaluation of occupational risks. Applied Soft Computing110, 107719.
39.    Edalatpanah, S. A., & Smarandache, F. (2019). Data envelopment analysis for simplified neutrosophic sets. Infinite Study.
40.    Das, S., Das, R., & Granados, C. (2021). Topology on quadripartitioned neutrosophic sets. Neutrosophic Sets and Systems45(1), 5.
41.    Mishra, A. R., Rani, P., & Prajapati, R. S. (2021). Multi-criteria weighted aggregated sum product assessment method for sustainable biomass crop selection problem using single-valued neutrosophic sets. Applied Soft Computing113, 108038.
42.    Kamacı, H., Garg, H., & Petchimuthu, S. (2021). Bipolar trapezoidal neutrosophic sets and their Dombi operators with applications in multicriteria decision making. Soft Computing25(13), 8417-8440.
43.    Chai, J. S., Selvachandran, G., Smarandache, F., Gerogiannis, V. C., Son, L. H., Bui, Q. T., & Vo, B. (2021). New similarity measures for single-valued neutrosophic sets with applications in pattern recognition and medical diagnosis problems. Complex & Intelligent Systems7, 703-723.
44.    Sodenkamp, M. A., Tavana, M., & Di Caprio, D. (2018). An aggregation method for solving group multi-criteria decision-making problems with single-valued neutrosophic sets. Applied Soft Computing71, 715-727.
45.    Edalatpanah, S. A. (2020). A direct model for triangular neutrosophic linear programming. International journal of neutrosophic science1(1), 19-28.
46.    Abdel-Basset, M., Gunasekaran, M., Mohamed, M., & Smarandache, F. (2019). A novel method for solving the fully neutrosophic linear programming problems. Neural computing and applications31, 1595-1605.
47.    Al Marri, M., & AlAli, A. (2020). Financial Fraud Detection using Machine Learning Techniques.