Sử Dụng Kỹ Thuật Khai Thác Dữ Liệu Để Phát Hiện Gian Lận Thẻ Tín Dụng

Kẻ lừa đảo và chiếm đoạt tài sản đánh cắp số phúc lợi an sinh xã hội thật (từ một tín đồ đã chết hoặc từ 1 đứa con trẻ hay bạn lớn tuổi không có công dụng kiểm tra report tín dụng cá thể của họ) và phối kết hợp nó cùng với thông tin liên hệ của tín đồ khác để đăng ký tín dụng

Vào năm 2022, những tổ chức tài thiết yếu và nghành nghề thẻ tín dụng của Hoa Kỳ vẫn mất khoảng chừng 4,88 tỷ USD vày những nhận dạng nhân tạo thông qua các tài khoản tiền gửi hàng fake và phần nhiều thẻ tín dụng thanh toán không an toàn. Lý do vì các giải pháp phòng chống gian lận kế thừa không tác dụng trong khi hiểm họa ngày càng gia tăng.

Bạn đang xem: Sử dụng kỹ thuật khai thác dữ liệu để phát hiện gian lận thẻ tín dụng

Các nhóm tội phạm vẫn có xu hướng lợi dụng nhược điểm này nhằm nhắm kim chỉ nam vào các tổ chức tài chính, những cơ quan cơ quan chính phủ và công ty như những công ty viễn thông, doanh nghiệp trò chơi trực con đường và các công ty quản lý tài sản.

Những chiêu bài trong ăn lận danh tính tổng hợp

Trên thực tế, không tồn tại khái niệm rõ ràng về ăn gian danh tính tổng hợp. Gian lận danh tính tổng hợp đa số đề cập mang lại việc tạo thành các danh tính ảo, áp dụng những nhân tố dữ liệu hoàn toàn không gồm thật hoặc phối kết hợp các yếu ớt tố dìm dạng bị đánh cắp khác nhau để chế tạo thành những danh tính mới, tiếp đến sử dụng tính danh này để tiến hành các chuyển động lừa đảo.

Ví dụ, kẻ lừa đảo và chiếm đoạt tài sản đánh cắp số phúc lợi an sinh xã hội thiệt (từ một người đã chết hoặc xuất phát từ một đứa trẻ em hay người lớn tuổi không có công dụng kiểm tra report tín dụng cá nhân của họ) và kết hợp nó với thông tin tương tác của người khác để đk tín dụng. Tuy vậy yêu mong đầu tiên hoàn toàn có thể sẽ bị từ chối, dẫu vậy sự không đồng ý đó cũng trở nên tạo ra một hồ sơ cho người giả mạo trong hệ thống report tín dụng, trường đoản cú đó để hợp pháp hóa danh tính tổng hợp.

Tiếp theo, kẻ lừa đảo và chiếm đoạt tài sản sẽ rứa gắng cho đến khi ai đó (có thể là một nhà bán lẻ hoặc một đội nhóm chức tài chính nhỏ dại có các bước xác minh danh tính ít tinh vi hơn) đồng ý yêu cầu. Các nhóm tù đọng có tổ chức triển khai sẽ kiên trì xây dựng hồ hết danh tính mới này để tăng đều đặn điểm tín dụng thanh toán của bọn chúng và giành quyền tiếp cận ngày càng những tín dụng cho đến khi chúng đạt được phương châm và bặt tăm cùng với số chi phí đó.

Ngoài ra, tin tặc còn có một vài chiêu khác để tạo nên và áp dụng những ăn gian danh tính như: Đăng ký kết thuê nhà; Thêm người dùng được ủy quyền vào hạn mức tín dụng hiện có; Đăng cam kết thẻ tín dụng…

Tài khoản tiền gửi cũng là phương châm của đều kẻ lừa đảo và chiếm đoạt tài sản danh tính tổng thích hợp để tiến hành hành vi ăn lận tiền gởi hoặc chuyển tiền và tiếp cận các sản phẩm tín dụng. Việc điều hành và kiểm soát gian lận so với tài khoản tiền gởi thường ít chặt chẽ hơn, một lúc tội phạm đã tùy chỉnh cấu hình tài khoản chi phí gửi, chúng hoàn toàn có thể được cung cấp tài khoản tín dụng thanh toán mà không nhiều yêu ước xác minh danh tính hơn.

Sau khi hạn mức tín dụng của một tính danh tổng phù hợp được lưu lại trong tài liệu của tổ chức, kẻ lừa đảo tạo ra một khoản lỗ tín dụng, khoản lỗ này được tạo ra từ một người không còn tồn tại. Đối với những tổ chức tài chính, trường hợp này cũng là 1 rủi ro do quá trình xác minh tính danh không đầy đủ.

Giải pháp bớt thiểu ăn gian danh tính tổng hợp

Chúng ta cần làm cái gi để giải quyết vấn nạn ăn gian danh tính tổng hợp? Ở cấp độ ngành, người cho vay vốn và văn phòng tín dụng thanh toán phải cùng nhau cách tân và phát triển một phương pháp tiếp cận tiêu chuẩn để xác định, phân các loại và báo cáo danh tính tổng hợp. Vì đàn tội phạm sử dụng danh tính tổng hòa hợp của bọn chúng tại các tổ chức khác biệt khi xây dựng lịch sử vẻ vang tín dụng nên những doanh nghiệp bị nhắm mục tiêu cần có sự chia sẻ dữ liệu để sớm phát hiện những mô hình hoạt động đáng ngờ và bớt thiểu tổn thất.

Ngoài ra, từng tổ chức, doanh nghiệp buộc phải sử dụng chiến lược phát hiện đa hướng. Từ đó cần xúc tiến những phương án xác minh danh tính phối kết hợp dữ liệu trực tuyến đường và ngoại đường để đánh giá toàn diện các dấu hiệu đen đủi ro.

Những kẻ lừa đảo tinh vi hoàn toàn có thể dành thời hạn nhiều năm để chế tạo và thống trị hồ sơ trên mạng xã hội cho danh tính tổng thích hợp của chúng nhằm mục tiêu vượt qua các quy trình review rủi ro gian lận. Mặc dù nhiên, tính danh tổng hợp vẫn đang còn những điểm sáng để bạn cũng có thể nghi ngờ và tạo nên các vết hiệu chú ý như thiếu những yếu tố lịch sử dân tộc sử dụng một vài loại sách vở như bằng lái xe xe hoặc không có bằng chứng về các contact trong nhân loại thực với mái ấm gia đình và bạn bè trong hồ sơ social của họ.

Trong toàn cảnh hiện nay, biện pháp tiếp cận truyền thống lâu đời để chất vấn và xác minh các yếu tố dấn dạng cá nhân là không hề phù hợp. Nạm vào đó, các tổ chức cần reviews từng dấu hiệu nhận dạng, kết hợp chúng và những mối links giữa chúng. Nếu tất cả các dữ liệu links có sự đồng nhất với một tính danh duy độc nhất và bao gồm tính bình ổn theo thời gian thì hoàn toàn có thể đánh giá chỉ là rủi ro thấp, nếu không thì có thể gắn cờ liên can để soát sổ kỹ hơn.

Những giải pháp này giúp các tổ chức tự đảm bảo an toàn mình công dụng hơn trước hành vi ăn lận danh tính tổng hợp ngay từ lúc khởi tạo thông tin tài khoản mà còn vào suốt thời hạn giao dịch với khách hàng hàng, trường đoản cú đó hoàn toàn có thể phòng ngừa hành vi chỉ chiếm đoạt tài khoản dựa trên trộm cắp danh tính truyền thống.

Gian lận tính danh tổng vừa lòng hiện là trong những thách thức lớn số 1 mà các chuyên viên phòng chống gian lậu phải đối mặt. Mặc dù nhiên, với những công cụ tương xứng và sự tăng cường sự kết hợp giữa những bên (ví dụ: người giải ngân cho vay và văn phòng công sở tín dụng) thì những danh tính hư cấu được tạo ra một bí quyết tỉ mỉ độc nhất vô nhị cũng rất có thể được phát hiện nay và mau lẹ được "gắn cờ" để chống ngừa tổn thất tín dụng./.

Đây là phần thứ 3 của chuỗi dự án công trình R. Trước đó chúng ta đã nói về Dự án phân tích dữ liệu của Uber và từ bây giờ chúng ta sẽ bàn bạc về dự án phát hiện ăn gian thẻ tín dụng bằng phương pháp sử dụng những khái niệm machine learning cùng R. Trong dự án công trình R này, chúng ta sẽ học cách tiến hành phát hiện thẻ tín dụng.

Chúng ta đang đi qua các thuật toán không giống nhau như Cây quyết định, Hồi quy logistic, Mạng thần kinh nhân tạo và cuối cùng, bộ phân loại tăng tốc Gradient. Để triển khai việc phát hiện ăn gian thẻ tín dụng, chúng tôi sẽ áp dụng tập dữ liệu giao dịch thẻ tất cả chứa hỗn hợp gian lận cũng như giao dịch không khí lận.

Xem thêm: Sửa lỗi laptop sạc không lên pin đơn giản, khắc phục lỗi sạc pin laptop không lên phần trăm

Dự án machine learning – phương pháp phát hiện gian lận thẻ tín dụng

Mục đích của dự án R này là tạo một bộ phân loại có thể phát hiện những giao dịch ăn gian thẻ tín dụng. Công ty chúng tôi sẽ thực hiện nhiều thuật toán machine learning không giống nhau để hoàn toàn có thể phân biệt ăn gian với thuật toán không gian lận. Vào cuối dự án machine learning này, các bạn sẽ học biện pháp triển khai những thuật toán machine learning để thực hiện phân loại.

Tập tài liệu được sử dụng trong dự án này có sẵn tại đây – Tập dữ liệu phát hiện nay gian lận