Анализ финансовых транзакций с применением машинного обучения для выявления признаков финансовых преступлений

1. Анализ данных о финансовых транзакциях с использованием методов машинного обучения для выявления признаков финансовых

МИНИСТЕРСТВО НАУКИ И ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
ФГБОУ ВО «Чувашский государственный университет имени И.Н. Ульянова»
Факультет информатики и вычислительной техники
Кафедра математического и аппаратного обеспечения информационных систем
Анализ данных о финансовых
транзакциях с использованием методов
машинного обучения для выявления
признаков финансовых преступлений
ВЫПУСКНАЯ КВАЛИФИКАЦИОННАЯ РАБОТА (БАКАЛАВРСКАЯ РАБОТА)
по специальности 10.05.03 Информационная безопасность автоматизированных систем
Специализация №4 «Безопасность открытых информационных систем»
Обучающийся: Трофимов Олег Евгеньевич, ИВТ-21-20
Руководитель: к.ф – м.н, Филиппов Владимир Петрович
Чебоксары 2023

2.

Актуальность работы
Трофимов Олег Евгеньевич
Анализ данных о финансовых транзакциях с использованием методов
машинного обучения для выявления признаков финансовых
преступлений
С каждым годом люди всё чаще платят картой в интернете – покупают еду, одежду, билеты, даже
лекарства, из-за чего растет и информатизация в обществе, увеличивающая количество площадок,
использующих эти функции оплаты.
В связи с ростом данных показателей, растет и количество мошенников, желающих обогатиться за
чужой счет.
Мошенники не просто снимают деньги с карт – они воруют персональные данные, занимаются
фишингом, кардингом, проведением поддельных операций и другими формами обмана.
Поэтому повышение уровня защиты онлайн-транзакций, является первоочередной задачей

3.

Цель работы
Трофимов Олег Евгеньевич
Анализ данных о финансовых транзакциях с использованием методов
машинного обучения для выявления признаков финансовых
преступлений
Целью выпускной квалификационной работы является разработка эффективной модели для
выявления мошенничества в онлайн транзакциях с использованием методов
машинного обучения.

4.

Задачи работы
Трофимов Олег Евгеньевич
Анализ данных о финансовых транзакциях с использованием методов
машинного обучения для выявления признаков финансовых
преступлений
В соответствии с целью были поставлены следующие задачи:
1. Проведение обзора литературы по существующим методам выявления мошенничества в онлайн
транзакциях и практике применения методов машинного обучения в этой области;
2. Анализ основных видов мошенничества в банковской сфере и их характеристик;
3. Разработка методологии, включающей выбор и предварительную обработку данных, выбор
методов машинного обучения и оценку качества модели;
4. Практическая реализация модели машинного обучения на основе подготовленных данных и
проведение экспериментов для оценки ее эффективности.

5.

Объект и предмет исследования
Трофимов Олег Евгеньевич
Анализ данных о финансовых транзакциях с использованием методов
машинного обучения для выявления признаков финансовых
преступлений
Объектом исследования являются мошеннические транзакции с банковскими
картами.
Методы исследования – алгоритмы машинного обучения

6.

Новизна результатов
Трофимов Олег Евгеньевич
Анализ данных о финансовых транзакциях с использованием методов
машинного обучения для выявления признаков финансовых
преступлений
Научная новизна исследования состоим в том, что предложена конкретная обученная модель,
способная определять признаки мошеннических действий

7.

Информационное обеспечение
Трофимов Олег Евгеньевич
Анализ данных о финансовых транзакциях с использованием методов
машинного обучения для выявления признаков финансовых
преступлений
Приказ ФСТЭК «Методика определения актуальных угроз безопасности персональных данных при
их обработке в информационных системах персональных данных».;
Приказ ФСТЭК N21 «Об утверждении состава и содержания организационных и технических мер
по обеспечению безопасности персональных данных при их обработке в информационных
системах персональных данных»;
Международный стандарт ГОСТ 34.12-2018. Информационная технология. Криптографическая
защита информации. Блочные шифры.
Мне здесь нужно прописать что использовал pycharm и библиотеки keras с tanserflow или
нормативку(просто не упоминал ее в дипломе)?

8.

Матрица исходных данных
Номер наблюдения, i
Трофимов Олег Евгеньевич
Анализ данных о финансовых транзакциях с использованием методов
машинного обучения для выявления признаков финансовых
преступлений
Значение признаков
…
Значение переменной отклика