АНАЛІЗ РІЗНОРІДНИХ ДАНИХ В ІНТЕЛЕКТУАЛЬНИХ СИСТЕМАХ ВИЯВЛЕННЯ ШАХРАЙСТВА - Польгуль, Т. Д.; Яровий, А. А. (Вісник Вінницького політехнічного інституту, 2019)
Авторами статті шахрайство розглядається як аномалія в даних. Розроблено метод аналізу різнорідних даних в інтелектуальних системах виявлення шахрайства. Формалізовано процес виявлення шахрайства як аномалії в різнорідних даних при інсталюванні мобільних додатків з використанням теорії множин, що дозволило здійснити подальший аналіз даних у таких системах. Запропоновано математичну модель процесу аналізу різнорідних даних, алгоритм аналізу різнорідних даних, метод аналізу різнорідних даних на основі запропонованих шкал та коефіцієнтів, що дозволили обробляти різноформатні вхідні дані — різних метрик, шаблонів, розмірності, що у процесі аналізу дає можливість сформувати узагальнений шаблон шахрая. Розроблений метод використовує бази даних та бази знань, завдяки яким формується узагальнений шаблон шахрая, наявність якого дозволяє прискорити виявлення шахраїв у нових наборах даних та виявляти навіть неявних шахраїв. Запропонований метод розроблений з метою його використання в інтелектуальних системах виявлення шахрайства на основі аномалії в даних, які, на відміну від існуючих, дозволять здійснити аналіз різнорідних даних, на основі яких приймаються рішення про шахрайство, зменшити розмірності даних та провести класифікацію користувачів. Проведено експериментальні дослідження запропонованого методу аналізу різнорідних даних у межах виявлення шахрайства як аномалії в різнорідних даних та класифікаційної моделі, розробленої з використанням повністю зв’язаних глибоких нейронних мереж з трьома прихованими шарами з використанням розробленого програмного забезпечення та з використанням репрезентативної вибірки. Запропоновано схему експериментального дослідження виявлення аномалій в різнорідних даних при інсталюванні мобільних додатків, в основі якої є представлений метод аналізу різнорідних даних. Показано ефективність використання запропонованого методу у системі виявлення шахрайства, точність класифікації якої склала 99,14 %, точність виявлення шахраїв — 82,76 %. Проте зі збільшенням правил у розробленій базі знань, що буде відбуватися з кожним запуском на нових даних, збільшуватиметься точність системи.