Intelligentes Betrugserkennungssystem basierend auf SVM und optimiert durch Gefahrentheorie

In den letzten Jahren gab es enorme Fortschritte in der Technologie des elektronischen Handels, und die Nutzung von Kreditkarten hat dramatisch zugenommen. Da die Kreditkarte zur beliebtesten Zahlungsmethode sowohl für Online- als auch für reguläre Käufe wird, nehmen auch die Betrugsfälle zu. In diesem Papier präsentieren die Autoren die zugrunde liegende Theorie eines hybriden Modells eines Intelligenten Betrugserkennungssystems zur Erkennung von Betrug in der Verarbeitung von Kreditkartentransaktionen durch die Fusion von Gefahrentheorie und Support Vector Machine (SVM). In diesem Intelligenten Betrugserkennungssystem wird die SVM zunächst mit dem normalen Verhalten eines Karteninhabers trainiert. Wenn eine eingehende Kreditkartentransaktion von der trainierten SVM nicht mit hinreichend hoher Wahrscheinlichkeit akzeptiert wird, wird sie als betrügerisch angesehen. Gleichzeitig versucht das Erkennungssystem, sicherzustellen, dass die echten Transaktionen nicht abgelehnt werden, indem es durch die Fusion des Mechanismus der Gefahrentheorie widerstandsfähiger gemacht wird.