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a b s t r a c t:使用信用卡在付款和银行系统中检测欺诈交易是一个重大挑战,这主要是由于访问培训模型所需的实际数据和开发算法以准确的限制和开发算法以进行Ana-lyze交易流。与金融系统与客户之间的合同关系相关的实际数据是机密的,这既影响交易中记录的数据的形成,又影响了转移流的分析以识别欺诈活动。本文探讨了使用扩散模型生成旨在改善欺诈检测算法性能的综合合成交易数据的潜力。特别强调的是处理包含分类(文本)和数值属性混合的数据集,并在合法和欺诈性的传输之间表现出明显的类不平衡。在传统欺诈检测方法对实际交易数据的有效性与提议的方法之间进行了比较,该方法积极采用使用扩散模型生成的合成数据。结果表明,模型在准确检测欺诈方面的可靠性有了显着提高,突出了扩散模型作为开发更有效的欺诈检测系统的强大工具的潜力。

使用扩散模型的欺诈检测的合成数据生成

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