欺诈检测背景下的自然启发式技术

电子欺诈具有极高的暴利性，估计这类犯罪每年涉及数百万美元。由于其复杂性，如果不借助自动化手段，电子欺诈检测通常难以实现。然而，构建用于检测欺诈的自动化系统非常困难，因为对手很容易适应并改变其欺诈活动，而这些活动往往淹没在海量的合法交易中。本研究综述了最常见的电子欺诈类型以及用于应对这些欺诈的现有自然启发式检测方法。详细探讨了电子欺诈的共同特征及其给计算智能系统带来的困难与挑战。最后，提出了待解决的问题和进一步研究的机会（包括对新兴电子欺诈类型的讨论），为后续研究提供参考背景。