Ученые Пермского политеха предложили новый метод борьбы с интернет-мошенничеством
Исследователи создали новую платформу для отслеживания подозрительных транзакций в интернете
freepik.com
В сборнике научных работ по материалам конференции «Автоматизированные системы управления и информационные технологии», прошедшей в ПНИПУ 7-9 июня 2024 года, опубликована статья аспиранта Александра Субботина и доктора экономических наук, профессора Рустама Файзрахманова «Способы обнаружения мошеннических действий в ECOM-транзакциях». Авторы предложили метод борьбы с фродом (получением финансовой выгоды обманным путём) при помощи совокупности алгоритмов искусственного интеллекта. Об этом сообщает пресс-служба вуза.
E-commerce — это сфера электронной коммерции, которая включает торговые и финансовые процессы, проводимые онлайн через интернет. Такие операции популярны среди мошенников, потому что предоставляют удобный способ для кражи данных банковских карт и совершения покупок в сети без фактического взаимодействия с продавцом. Банки пытаются бороться с этим видом мошенничества, используя специальное программное обеспечение — антифрод-системы, которые анализируют операции и выявляют несвойственное пользователю покупательское поведение. Однако злоумышленники постоянно находят лазейки в этих системах, а для перепрограммирования систем и блокирования новых способов цифровой кражи требуется время, ручной труд и анализ большого объёма данных.
Учёные Пермского политеха создали программное обеспечение с самообучением, благодаря которому снижается риск обхода мошенниками систем контроля. Предложенная Субботиным и Файзрахмановым антифрод-программа содержит три различных и независимых модуля. Это системы, которые строят внутри себя модели и обучаются. Каждая из них использует три основных метода: кластеризация, классификация и алгоритм дерева принятия решений.
Александр Субботин, аспирант кафедры «Информационные технологии и автоматизированные системы» ПНИПУ:
— Поведение пользователя отслеживается системами на серверах: дни и время совершения онлайн-транзакций, их объём и т.д. Формируется так называемая «допустимая область», в которую должна войти каждая следующая операция.
Кластеризация и классификация — первые этапы выявления мошеннических действий, которые благодаря алгоритмам анализируют транзакцию и определяют, отклоняется ли она от привычного поведения пользователя. Если система не смогла определить, совершал ли пользователь платёж самостоятельно, данные анализируются методом дерева принятия решений. Модуль системы оценивает параметры операций и по ним формирует соответствующий вердикт.
Алгоритм работы предлагаемой антифрод-системы включает параллельную работу трёх независимых модулей, каждый из которых содержит три стадии проверки. Подобная многоэтапность увеличивает вероятность обнаружения мошенничества по сравнению с системами с одним модулем.
Сейчас новое программное обеспечение находится на стадии сбора статистики и обучения и, по оценке профессора Файзрахманова, в перспективе может снизить риск мошеннических транзакций, доведя их уровень обнаружения до 95% и выше.
Подпишитесь на наш Telegram-канал и будьте в курсе главных новостей.