이상 탐지에 있어 Isolation Forest의 사용: 신용 카드 거래의 경우

새로운 기술, 특히 전자 상거래 및 온라인 뱅킹 분야의 발전과 함께 신용 카드 결제가 상당히 증가하였습니다. 신용 카드는 온라인 쇼핑에서 가장 많이 사용되는 도구가 되었습니다. 이러한 높은 사용률은 사기와 상당한 피해를 초래합니다. 사기성 거래를 중단하는 것이 매우 중요합니다. 시간에 따라 막대한 재정적 손실을 초래하기 때문입니다. 사기성 거래를 탐지하는 것은 이상 탐지에서 중요한 응용 프로그램입니다. 이상을 탐지하기 위한 다양한 접근 방식에는 SVM, 로지스틱 회귀, 의사결정 트리 등이 있습니다. 그러나 이들은 거래가 사기인지 여부를 알기 위해 라벨로 훈련이 필요한 감독형 알고리즘이기 때문에 한계가 있습니다. 이 논문의 목표는 높은 정확도로 새로운 거래를 실시간으로 최대한 많이 탐지할 수 있는 신용 카드 사기 탐지 시스템을 구축하는 것입니다. 또한 이 논문에서는 LOF, 원 클래스 SVM, K-평균 및 Isolation Forest와 같은 신용 카드 사기 탐지를 위한 다양한 비지도 기술을 비교하여 최상의 접근 방식을 찾아낼 것입니다.