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研究欺诈和不端行为
开展高质量且合乎道德的研究取决于参与研究过程的所有个人的正直、诚实和专业精神。研究组织各级员工招聘实践应反映这些品质的重要性。ICL 员工必须参考“《宪章》附录附件”中的“https://www.imperial.ac.uk/admin-services/secretariat/university-governance-and-key-documents/charters/”。其中详细说明了报告和调查潜在研究不端行为指控的程序。ICHT 员工还应参考提出关注政策和程序（举报）。就本 SOP 而言，科学不端行为的定义取自医学研究委员会的《良好研究实践：原则和指南》（2023 年 4 月）。医学研究委员会和英国研究委员会对研究不端行为的定义如下：
金融服务中的AI驱动欺诈检测
摘要金融服务部门面临着复杂的欺诈计划的威胁，使高级安全措施至关重要。本文研究了人工智能（AI）如何彻底改变金融服务中的欺诈检测。使用机器学习算法，AI可以快速分析大型数据集，以发现指示欺诈的模式和异常。这种方法比传统方法更快，更准确，为新威胁提供了强有力的保护。本文审查了各种AI技术，例如神经网络，决策树和集合方法，以及它们如何用于检测信用卡欺诈，身份盗窃和内幕交易。它还讨论了使用AI的挑战，包括对数据隐私，算法偏见和监管要求的担忧。通过案例研究和行业分析，本文展示了AI不仅如何提高安全性，还通过使金融服务更可靠和透明来建立信任。调查结果表明，随着AI技术的发展，其在欺诈检测中的作用对于保护数字时代的金融机构将变得更加重要。
通过金融交易中的欺诈检测来增强业务安全
今天，由于财务交易的复杂性和数量，欺诈的威胁是企业安全威胁的真正问题，尤其是随着技术的快速变化。本研究论文着重于预防有关货币问题的欺诈活动，需要执行的主要角色。本文还探讨了当前用于识别欺诈的不同方法，例如人工神经网络，统计分析，基于规则的系统等。在现有的文献综述和案例研究中，本文概述了这些方法的优势和劣势以及最佳实践的实施。该方法需要对当前的欺诈检测系统进行文献综述，然后使用示例数据集上的确定技术来测试它们。本文研究数据表明，将多种检测措施结合起来提高效率并最大程度地减少错误警报的数量，这有助于改善业务保护。讨论还强调了专门针对欺诈检测的技术的不断适当性的必要性，以对应于新的欺诈计划。最后，为了促进有效的金融交易和维护组织资源，提供了有关企业有效的反欺诈措施的建议。
利用人工智能增强现代财政制度中的税务欺诈检测
逃税计划日益复杂，给世界各地的财政当局带来了重大挑战，需要先进的技术解决方案来检测欺诈行为。这篇全面的评论考察了人工智能 (AI) 技术在现代税务管理系统中的整合，重点关注其在检测和预防税务欺诈方面的应用。本文分析了各种人工智能方法，包括机器学习算法、深度学习网络和自然语言处理技术，评估了它们在识别税务相关数据中的可疑模式和异常方面的有效性。我们的评论涵盖了不同司法管辖区的理论框架和实际实施，重点介绍了成功的案例研究和新出现的挑战。研究结果表明，与传统的基于规则的方法相比，人工智能系统在检测复杂欺诈模式方面表现出更高的准确性，一些实施显示欺诈检测率提高了 85%。然而，在数据质量、隐私问题以及需要不断适应不断变化的欺诈策略方面，仍然存在挑战。这篇评论还讨论了在税务管理中实施人工智能的监管影响和道德考虑，为政策制定者和税务机关提供了建议，以优化他们的欺诈检测能力，同时保持其运营的公平性和透明度。
FinCEN 对涉及 Deepfake 的欺诈计划发出警报......
1. 参见 31 USC § 5312(a)(2)；31 CFR § 1010.100(t)。2. 深度伪造媒体或“deepfakes”是一种合成内容，它使用人工智能/机器学习来创建逼真但不真实的视频、图片、音频和文本。参见美国国土安全部 (DHS)，“深度伪造身份的威胁日益增加”（“DHS 报告”）。正如 DHS 进一步指出的那样，深度伪造和合成媒体的威胁并非来自用于创建它们的技术，而是来自人们自然倾向于相信他们所看到的内容，因此，深度伪造和合成媒体不需要特别先进或可信就可以有效传播错误信息或虚假信息。3. 人工智能是一种基于机器的系统，可以针对一组给定的人类定义目标做出影响真实或虚拟环境的预测、建议或决策。 “生成式人工智能”是指模拟输入数据的结构和特征以生成衍生合成内容的人工智能模型类。这可以包括图像、视频、音频、文本和其他数字内容。请参阅白宫《关于安全、可靠和值得信赖地开发和使用人工智能的行政命令》（2023 年 10 月 30 日）（“EO 14110”）。4. 美国财政部（财政部），《财政与人工智能》。5. 身份相关漏洞利用是金融机构面临的主要网络犯罪和欺诈问题。金融犯罪执法局于 2024 年 1 月制定并发布了一份《身份金融趋势分析》，概述了在开户、访问账户和交易过程中考虑各种身份流程漏洞利用的框架。请参阅金融犯罪执法局，“金融趋势分析：身份相关可疑活动：2021 年威胁与趋势”（2024 年 1 月 9 日）。
基于人工智能的增强型金融欺诈检测模型
该研究旨在识别复杂的欺诈活动。机器学习和深度学习等人工智能 (AI) 技术在提高欺诈检测模型的准确性和效率方面表现出巨大潜力。本研究介绍了一种新型的基于 AI 的欺诈检测模型，该模型结合了监督学习和无监督学习方法。所提出的机器学习系统使用这些技术来检测欺诈交易。监督学习组件使用包含欺诈和非欺诈交易的标记数据集进行训练。研究中使用的数据集包含 284,807 笔信用卡交易。准备好数据后，开发了四个基于 Python 的模型。K 最近邻 (KNN) 模型成功预测了 99.94% 的信用卡交易是有效还是欺诈。随机森林 (RF) 模型也用于评估交易的合法性，准确率达到 99.96%，几乎对所有数据点都进行了正确分类。支持向量机 (SVM) 模型的准确率达到 99.94%，仅错误分类了 51 例。逻辑回归（LR）模型的准确率为 99.92%，错误分类有 70 次；准确率为 99.91%，错误分类有 77 次。这些模型表现出较高的准确性和效率。
使用扩散模型的欺诈检测的合成数据生成
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。
轻松访问进行欺诈性紧急数据请求的信息会影响美国的公司和执法机构
联邦调查局（FBI）正在发布这份私人行业通知，以突出美国和外国政府的电子邮件地址的趋势，这些趋势用于向美国的公司进行欺诈性的紧急数据请求，并展示个人识别信息（PII）。虽然其他威胁参与者（例如Lapsus $）先前使用了欺诈性紧急数据请求的概念，但有关紧急数据请求过程和销售损害证书的犯罪论坛上的发帖增加导致了他们使用的使用。联邦调查局鼓励组织在缓解部分中实施建议，以减少提交欺诈性的紧急数据请求的可能性和影响，以便在紧急情况下可以使用未经授权的紧急数据请求访问紧急情况，以立即从企业请求信息，并绕开企业的其他审查，并绕开了合法性的其他审查。
财务欺诈检测中的新颖方法：混合机器学习和基于不确定性的深度学习
摘要。欺诈检测在各个行业，尤其是在金融部门中起着至关重要的作用，在金融部门中，防止欺诈活动对于减少损失和维持消费者信任至关重要。本文解决了欺诈检测的关键挑战，包括数据失衡和不确定性，这通常会阻碍检测模型的有效性。为了克服这些挑战，我们探索了传统的机器学习方法，并介绍了两种新颖的方法来实现检测能力。首先，我们提出了一条混合管道，该管道既整合受监督和无监督的学习技术，从而更准确地识别欺诈活动。通过这种混合模型，我们在传统模型上展示了性能指标的迹象，有效地解决了数据不平衡造成的局限性。其次，我们开发了一种新颖的深度学习模型，将不确定性纳入其框架中。该模型专门设计用于处理现实世界欺诈检测方案中存在的固有的不确定性，从而使更强大且可靠的检测出现在外。我们使用公开可用数据集的经验评估表明，这种新的深度学习方法优于不考虑不确定性的类似模型。通过将不确定性管理整合到模型的结构中，我们在欺诈检测中实现了更高的准确性和可靠性。这些发现突出了解决欺诈检测中数据不平衡和不确定性的重要性，并证明了混合和深度学习模型的潜力，以增强电子商务和其他财务应用中欺诈检测系统的性能。
实时交易欺诈检测的网络内学习
摘要。机器学习（ML）已成为打击交易欺诈以争取其智能的主流式。对于金融机构和企业，实时欺诈交易的低延迟检测非常重要，因为它可以快速识别和预防。同时通过使用ML来减轻欺诈性交易，同时还减少了潜伏期的努力，为此，可编程网络设备中的推断提供了潜在的解决方案。在本文中，我们介绍了思维，在可编程设备中进行了基于ML的欺诈检测。思维是在软件和硬件网络设备上进行的，包括BMV2，Intel Tofino和Nvidia Bluefield-2 DPU，并通过三个公开可用的交易数据集进行了评估。实验结果表明，MID会实时检测交易欺诈，每秒6.4 Terabits和微秒级的延迟。与基于服务器的解决方案相比，心灵每秒可以处理×800以上的跨动作，以及每笔交易的延迟降低超过×1300。同时，Mind达到了99.94％的基于服务器基准的准确性和93.66％的F1得分，仅在分类性能中显示出边际退化。因此，心灵在服务器数量中节省了大量节省，导致降低成本和能源消耗，同时提供客户体验。