به‌کارگیری الگوریتم‌های درخت تصمیم‌گیری جهت کشف رفتارهای مشکوک در بانکداری اینترنتی

نویسندگان

چکیده

دگرگونی جهان به واسطه گسترش فناوری اینترنت، رقابتی دانش‌محور را در عرصه تجارت الکترونیکی به وجود آورده است. به‌طوری‌که با افزایش نرخ مبادلات تجاری، تضمین امنیت، منوط به تحقق نظام پویای بانکداری الکترونیکی است. بانکداری اینترنتی به عنوان یک فرصت بالقوه و رکن اساسی، در فضای سایبر با تهدیدهای گوناگونی مواجه است که یکی از این چالش‌ها، عدم قطعیت در تضمین امنیت تراکنش‌ها و وجود رفتارهای غیرمتعارف از سوی شیادان الکترونیکی است. از آنجایی که رفتار کاربران در سامانه اینترنتی با عدم قطعیت همراه بوده و سوابق تراکنش‌ها، تنها راه کنترل این حرکات است، دانش استنتاجی خبرگان و دسته‌بندی الگوی رفتاری کاربران توسط الگوریتم درخت تصمیم‌، جهت کشف تقلب و رفتارهای مشکوک راهگشاست. در این مقاله، ابتدا متغیرهای مؤثر در تولید قوانین رفتاری تعیین شده است و در نهایت، روند چهار الگوریتم Chaid، ex_Chaid، C4.5 و C5.0 مورد مقایسه قرار گرفته است. نتایج پژوهش نشان می‌دهد که الگوریتم C5.0 با دقت 91 درصد می‌تواند به عنوان روش ماشینی مطمئن جهت کشف الگوهای مشکوک موجود روی تراکنش‌های بانک محسوب ‌شود.

کلیدواژه‌ها


عنوان مقاله [English]

Introducing a Model for Suspicious Behaviors Detection in Electronic Banking by Using Decision Tree Algorithms

نویسندگان [English]

  • Rohulla Kosari Langari
  • Nasrolla Moghaddam
  • Davood Vahdat
چکیده [English]

Change the world through information technology and Internet development, has created competitive knowledge in the field of electronic commerce, lead to increasing in competitive potential among organizations. In this condition The increasing rate of commercial deals developing guaranteed with speed and light quality is due to provide dynamic system of electronic banking until by using modern technology to facilitate electronic business process. Internet banking is enumerate as a potential opportunity the fundamental pillars and determinates of e-banking that in cyber space has been faced with various obstacles and threats. One of this challenge is complete uncertainty in security guarantee of financial transactions also exist of suspicious and unusual behavior with mail fraud for financial abuse. Now various systems because of intelligence mechanical methods and data mining technique has been designed for fraud detection in users’ behaviors and applied in various industrial such as insurance, medicine and banking. Main of article has been recognizing of unusual users behaviors in e-banking system. Therefore, detection behavior user and categories of emerged patterns to paper the conditions for predicting unauthorized penetration and detection of suspicious behavior. Since detection behavior user in internet system has been uncertainty and records of transactions can be useful to understand these movement and therefore among machine method, decision tree technique is considered common tool for classification and prediction, therefore in this research at first has determinate banking effective variable and weight of everything in internet behaviors production and in continuation combining of various behaviors manner draw out such as the model of inductive rules to provide ability recognizing of different behaviors. At least trend of four algorithm Chaid, ex_Chaid, C4.5, C5.0 has compared and evaluated for classification and detection of exist models on the real transactions of private bank