Detecting Fraud in Banking Transaction By Using Data Mining Techniques
| المؤلف الرئيسي: | Osman, Marwah babiker Soliman (Author) |
|---|---|
| مؤلفين آخرين: | Yousif, Awad Al Karim Mohammed (Advisor) |
| التاريخ الميلادي: |
2018
|
| موقع: | أم درمان |
| الصفحات: | 1 - 116 |
| رقم MD: | 998525 |
| نوع المحتوى: | رسائل جامعية |
| اللغة: | الإنجليزية |
| الدرجة العلمية: | رسالة دكتوراه |
| الجامعة: | جامعة أم درمان الاسلامية |
| الكلية: | كلية الدراسات العليا |
| الدولة: | السودان |
| قواعد المعلومات: | Dissertations |
| مواضيع: | |
| رابط المحتوى: |
عدد مرات التحميل
133
| المستخلص: |
تتقدم الأعمال التجارية عبر الإنترنت في جميع أنحاء العالم ويتم تحويل العديد من منصات البيع إلى حلول الدفع الإلكترونية متوفرة محليا أو عبر الشبكة. وتمثل الجريمة الإلكترونية والاحتيال السايبري الجيل الجديد من الأنشطة غير القانونية القديمة التي تهدد أمن وكفاءة واستقرار جميع الأعمال والخدمات الإلكترونية المتصلة بالقطاعات المصرفية العالمية والمحلية. وتعتبر بطاقات الائتمان أكثر طرق الدفع المقبولة للاستخدام. تزداد الجريمة الإلكترونية والاحتيال السايبري بقدر مساو أو أسرع من تحسين الحماية في حلول الدفع والآليات الأمنية. يهدف البحث إلى تشجيع إنشاء واستدامة الأعمال الإلكترونية، وبطاقات الائتمان وغيرها من حلول الدفع الإلكترونية من خلال إيجاد تقنيات توقف الاحتيال وتمنعه. تمت الإشارة إلى الذكاء الاصطناعي (AI) كحل محتمل لأنه يوفر مجموعة من التقنيات المفيدة مثل التدريب، والتعلم الآلي، والتنبؤ وتنقيب البيانات. ومن أجل تحقيق الأهداف الرئيسية للبحث؛ نفذت الباحثة أساليب استنتاجيه واستقرائية بادئة من مصادر المعرفة المتاحة وانتهت بتقديم مساهمتها الخاصة في المعرفة باستخدام "مصنفة نمط العين" (Ensemble Classifier) من أجل حل مشكلة الملائمة وتطبيق خوارزميات شجرة القرارات المعززة ذات الطبقتين والشبكات العصبية ذات الصفين. بعد تدريب واختبار البيانات في توزيعات الصف المختلفة، أشارت النتائج إلى أنه - وعلى نفس الصف- قدمت شجرة القرار المعززة من الدرجة الثانية (TCBDT) أفضل المعدلات. وقد حققت أدنى معدل سلبي كاذب (مصنف الاحتيال غير المكتشف) حيث حصلت TCBDT على نتائج سلبية كاذبة بنسبة (0.02%) ومعدل نتائج إيجابية كاذبة بنسبة (0.93%) مقارنة مع معدل نتائج سلبية كاذبة (1%) ومعدل نتائج إيجابية كاذبة من (0%) تم تحقيقها من خلال خوارزمية الشبكة العصبية من الدرجة الثانية. |
|---|
عناصر مشابهة
-
Fighting Internet Fraud : Anti-Phishing Effectiveness for Phishing Websites Detection
بواسطة: Al Najim, Abd Allah M. منشور: (2009) -
An Exploration of Forensic Accounting Practice and Techniques Used for Fraud Prevention and Detection
بواسطة: Al-Haddad, Marlein منشور: (2022) -
Credit Card Anomaly Detection Using Improved Deep Autoencoder Algorithm
بواسطة: Waleed, Gheed Tawfeeq منشور: (2020) -
Investigating Accounting Fraud Patterns Using Data Mining Techniques
بواسطة: Khalifa, Husam A. S. منشور: (2022) -
The Impact of Implementing Expert Systems in Jordanian Banking in Limiting Cyber Fraud from the Perspective of Internal Auditors and Financial Experts
بواسطة: حمد الله، محمود عبدالرزاق على منشور: (2020)
