В сборнике научных работ конференции «Автоматизированные системы управления и информационные технологии», прошедшей в ПНИПУ с 7 по 9 июня 2024 года, опубликована статья аспиранта Александра Субботина и доктора экономических наук, профессора Рустама Файзрахманова на тему «Способы выявления мошенничества в ECOM-транзакциях». Авторы представили метод противодействия фроду с использованием комплексных алгоритмов искусственного интеллекта. Информация об этом размещена в пресс-службе университета.
Электронная коммерция включает в себя торговлю и финансовые операции, осуществляемые в интернете. Эти виды операций привлекают мошенников, так как позволяют легко украсть данные банковских карт и совершать покупки без непосредственного контакта с продавцом. Банки борются с этим мошенничеством с помощью антифрод-систем, которые анализируют транзакции и выявляют аномалии в покупательском поведении пользователей. Однако злоумышленникам удаётся находить уязвимости, а обновление систем требует времени, вручнуюю работы и анализа больших объемов данных.
Учёные Пермского политеха разработали программное обеспечение, обладающее самообучающимся механизмом, что позволяет уменьшить риск обхода контрольных мер мошенниками. Антифрод-программа, предложенная Субботиным и Файзрахмановым, состоит из трёх независимых модулей, каждый из которых обучается на основе внутренних моделей. Каждый модуль применяет три основных метода: кластеризацию, классификацию и алгоритм принятия решений.
Александр Субботин, аспирант кафедры «Информационные технологии и автоматизированные системы» ПНИПУ, отметил:
— Системы отслеживают поведение пользователя на серверах, фиксируя время и количество онлайн-транзакций. На основе этих данных формируется «допустимая область», в которую должны вписываться все новые операции.
Кластеризация и классификация являются первыми этапами выявления мошенничества; с помощью алгоритмов они анализируют транзакцию и определяют, соответствует ли она привычному поведению пользователя. Если алгоритмы не могут определить, проводил ли пользователь платёж самостоятельно, данные обрабатываются с помощью алгоритма принятия решений, который оценивает параметры операций и формирует вывод.
Алгоритм работы антифрод-системы основан на параллельном функционировании трёх независимых модулей, каждый из которых проходит три стадии проверки. Эта многоступенчатая система значительно увеличивает вероятность выявления мошенничества по сравнению с одноуровневыми системами. На данный момент новое программное обеспечение находится на этапе сбора статистики и обучения. По прогнозам профессора Файзрахманова, оно может существенно снизить риск мошеннических транзакций, доведя уровень их обнаружения до 95% и выше.
Как сообщалось ранее — Найдено место на Земле, которое без машины времени переносит на 2 млн лет назад