АННОТАЦИЯ 4
Перечень условных обозначений, символов, сокращений, терминов 4
Введение 5
1 Анализ предметной области 6
1.1 Понятие мошенничества 6
1.2 Виды мошенничества с банковскими картами 7
1.3 Ущерб от мошенничества с кредитными картами 8
1.4 Системы обнаружения мошенничества с кредитными картами 9
1.5 Машинное обучение 10
1.6 Аномалии и их обнаружение 11
2 Математические методы, алгоритмы исследования и обработки данных... 13
2.1 Метод главных компонент (РСА) 13
2.2 Стохастическое вложение соседей с t-распределением (t-SNE) 15
2.3 Метод изолирующего леса - Isolation Forest 15
2.4 Фактор локального выброса - Local outlier factor 16
2.5 Алгоритм эллиптической огибающей - Elliptic Envelope 17
2.6 Одноклассовый метод опорных векторов (One Class SVM) 18
2.7 Статистические метрики 18
3 Проектирование ПО 22
3.1 Анализ требований к разрабатываемому ПО 23
3.1.1 Функциональные требования 23
3.1.2 Нефункциональные требования 23
3.2 Анализ инструментов для реализации задач 25
3.2.1 Python 25
3.2.2 Pandas 26
3.2.3 NumPy 26
3.2.4 Scikit Learn 26
3.2.5 Keras 27
3.2.6 PySimpleGUI 27
3.2.7 Seaborn 27
3.2.8 Matplotlib 27
3.3 Архитектура приложения 28
4 Реализация ПО и тестирование 34
Заключение 65
Литература 66
Приложение А 68
На сегодняшний день в мире фиксируется рост использования технологий позволяющих обмениваться информацией. Обмен информацией зашел далеко за пределы передачи обычных сообщений между пользователями в сети интернет. Рост числа программных продуктов позволяющих обмениваться информацией затрагивает и мировой финансовый сектор. Все больше и больше людей предпочитают пользоваться безналичным расчетом используя для этого кредитные карты. В связи с этим, растет и число информации, которую финансовые организации вынуждены обрабатывать. Организации сталкиваются с необходимостью обрабатывать огромные объемы информации, в частности, с необходимостью обрабатывать информацию по мошенничеству с кредитными картами. В связи с ростом числа использования кредитных карт, растет и число мошеннических транзакций. Это вынуждает разработчиков искать новые методы для предотвращения данного вида мошенничества, следовательно, исследуемая в работе тематика является актуальной
Целью данной работы является разработка программного обеспечения для для обнаружения аномалий и выявления онлайн-платежей, которые отличаются подлинных.
Задачи:
1. Провести анализ предметной области
2. Проанализировать и изучить математические методы решения проблемы
3. Спроектировать ПО
4. Реализовать ПО и протестировать ПО
В ходе данной работы удалось проанализировать предметную область, изучив основы анализируемого набора данных. Удалось изучить проблему, её поведение, влияние и способы её решения в современном мире.
Также, были проработаны и изучены математические методы решения данной задачи, проведен их анализ.
После проработки предметной области и способов решения данной задачи, нам было необходимо спроектировать систему для выявления аномалий в наборах данных онлайн платежей используя в приложении выявленные математические алгоритмы. В ходе проектирования удалось разработать модель будущего ПО.
После того, как была проработана модель приложения, удалось приступить и реализовать проект, а также получить результаты исследования на примере набора данных.
В итоге, можно сделать вывод о том, что все поставленные ранее задачи были выполнены.
