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World File Search System欺诈
信用卡欺诈检测模型的机器...
摘要 - 欺诈检测在现代银行业中起着至关重要的作用，旨在减轻影响个人和金融机构的财务损失。经常使用信用卡的人口中有很大一部分人口，提高财务包容性的努力导致了卡的使用量增加。此外，电子商务的兴起带来了信用卡欺诈事件的激增。不幸的是，用于识别信用卡欺诈的传统统计方法很耗时，可能无法提供准确的结果。因此，机器学习算法已被广泛采用，以进行有效的信用卡欺诈检测。本研究通过采用三种抽样策略来应对不平衡的信用卡数据集的挑战：基于集群的多数股票下采样技术（CCMUT），合成少数民族过度采样技术（SMOTE）和过度采样技术。然后使用训练数据集训练九种机器学习算法，包括随机森林（RF），K最近的邻居（KNN），决策树（DT），逻辑回归（LR），ADA-BOOST，ADA-BOOST，EXTREES，MLP，MLP分类器，天真的贝叶斯和梯度增强的Boosting Classifier。使用准确性，精度，召回，F1分数和F2分数等指标评估这些方法的性能。本研究中使用的数据集是从Kaggle数据存储库中获得的。
使用机器学习技术在银行业中的欺诈检测
摘要 - 在过去的几十年中，银行业经历了代际转型。现代银行在为客户提供安全且无缝的银行业务方面更大，更专业。机器学习（ML）和人工智能（AI）技术已经有助于准确识别和减轻银行基础设施内的欺诈活动。在本文中，我们利用多种ML技术来检测金融交易数据中的欺诈活动。根据我们的发现，诸如梯度增强和随机森林之类的技术比回归和决策树等遗产技术具有更好的准确性。这项研究通过为AI和ML在增强欺诈检测方面的潜力提供了宝贵的见解，从而有助于保护金融交易免受欺诈的更广泛目标。这项研究还强调了模型选择和超参数调整对于提高检测率和最小化假阳性速率的重要性。为了增强未来研究中欺诈检测框架的鲁棒性，我们将考虑合并实时系统并探索深度学习技术
SFO策略2024-29-严重欺诈办公室
我们了解到，执法活动是多种多样的，从对历史犯罪的反应调查到追求正在犯下犯罪的人的追求。除了进行更常规的调查活动外，我们必须充分利用目前可供我们使用的秘密权力，或者我们的合作伙伴（例如国家犯罪局（NCA）或伦敦市警察局）；我们需要找到更快地获得证据的方法，并在较短的时间范围内建立引人注目的案件。，我们需要在适当的情况下追求正式起诉的替代方案，以我们成功使用延期起诉协议来追求正式起诉的替代方案。简而言之，我们需要确保我们选择最适合犯罪的处置
附录A-西北安普敦郡的反欺诈策略
•蓝色徽章 - 使用伪造/更改的徽章，使用残疾人时使用时使用，使用了死者的蓝色徽章，•赠款 - 不进行工作，资金转移，不合格，没有声明。•身份欺诈 - 申请服务 /付款的虚假身份 /虚拟人员。•内部欺诈 - 将理事会的款项转移到个人帐户；接受贿赂；偷现金；为个人利益而错过社会住房；在声称病假的同时在其他地方工作；虚假的加班索赔；出售理事会财产以供个人利益； •工资单 - 虚假员工，加班索赔，费用，第二个工作或重叠合同。•退休金 - 已故的养老金领取者养老金，由他人索取的养老金，多付款，应享有的权利。•个人预算 - 通过虚假宣布，当局多次索赔，第三方滥用，死后持续索赔来夸大需求。•采购 - 招标问题，分订合同，双开票。•学校 - 采购欺诈，工资欺诈，内部欺诈。•服务的调试，包括联合调试和第三部门合作伙伴关系 - 利益冲突，勾结。•特许旅行计划 - 不合格的人使用特许权，包括自由通行证。•网络依赖犯罪和启用网络欺诈 - 实现了一系列欺诈类型，导致资金转移，为服务和付款创建虚假申请。•残疾设施赠款 - 适用于针对残疾人的房屋的欺诈应用程序。•保险欺诈 - 虚假索赔，包括滑倒和旅行以及损害赔偿的索赔。•地方企业合作伙伴关系 - 地方当局与企业之间的自愿伙伴关系。采购欺诈，授予欺诈。•新职责 - 已转移到地方当局责任的领域，例如公共卫生补助金，合同。•洗钱 - 接触可疑交易。•没有求助于公共资金 - 欺诈性索赔资格
使用机器方法在信用卡中检测欺诈...
摘要：技术进步和高级通信网络的兴起导致与信用卡有关的欺诈行为增加。与信用卡有关的欺诈影响，影响消费者和金融机构。欺诈者始终如一地发展其技术，强调了制造对银行和其他金融实体必不可少的欺诈保护技术的必要性。本研究论文通过使用机器学习方法集成反馈系统，介绍了一种有效信用卡欺诈检测的方法。这种反馈方法旨在提高分类器的检测准确性和成本效益。该研究评估了各种方法的性能，包括人工神经网络，随机森林，天真的贝叶斯，树木分类器，逻辑回归，支持向量机和梯度增强分类器。该评估是在略微偏斜的信用卡欺诈数据集上进行的，其中包含来自欧洲帐户持有人的交易数据，总计284,807个交易。评估考虑了预处理的内容和RAW。这些方法的效率是根据不同分类器的绩效评估维度评估的，包括精度，F1得分，准确性，召回率和假阳性率（FPR）百分比。这些发现有助于开发稳健系统的努力，以检测和防止与信用卡有关的欺诈，并保护了严重的财务危害。
ICT行业净零 间接税至2030年的未来 第一笔记RBI发布了对受管制实体内部的修订的欺诈风险管理指示 b'' kpmg-蒙古 - 巴罗奇 - en-2024.pdf 新加坡研究生机会2024 kpmg 孟加拉国税2024 供应商行为守则 毕马威全球技术报告：医疗保健见解 会计和审核更新问题编号。 98/2024 -KPMG LLP 解锁政府的技术未来-KPMG LLP 会计和审核更新问题编号。 98/2024 -KPMG LLP kpmg 2024 CEO Outlook 全球商业服务的未来 b'' 开拓性数字边界 敏捷操作模型 ESG平台解决方案 网络安全考虑2024 2025董事会议程 生命科学领域的自然，生物多样性和可持续性 官员，采购，合同和商店 英国脱欧战略实施
硬件产品硬件产品生命周期涵盖了价值链，该价值链始于材料的获取，直到生命的尽头。由于其冗长的供应链和难以减少的生产方法，该行业在实现净零排放方面面临困难。技术部门的范围3排放构成了全球温室气体排放中最大的部分。这主要是因为在收购原材料，零件/组件生产阶段以及最终消费者使用已出售商品时产生的排放。
机器学习模型在欺诈中的预测准确性...
机器学习模型中用于健康保险中欺诈检测的预测准确性是保护财务损失和维持保险系统完整性的关键边界。在美国和英国等发达经济体中，由于复杂的机器学习算法和数据分析的整合，欺诈检测的预测准确性取得了重大进步。例如，Johnson（2018）的一项研究分析了美国的欺诈检测系统，发现近年来精确率从80％提高到95％以上。 这种改进意味着这些系统可以增强的能力准确识别欺诈活动，同时最大程度地减少误报。 同样，在英国，金融行为管理局（FCA）的报告表明，召回率从70％增加到85％，展示了该系统捕获更高比例实际欺诈案件的能力。 这些趋势强调了金融机构和监管机构的持续努力和投资，以增强发达经济体的欺诈检测机制。例如，Johnson（2018）的一项研究分析了美国的欺诈检测系统，发现近年来精确率从80％提高到95％以上。这种改进意味着这些系统可以增强的能力准确识别欺诈活动，同时最大程度地减少误报。同样，在英国，金融行为管理局（FCA）的报告表明，召回率从70％增加到85％，展示了该系统捕获更高比例实际欺诈案件的能力。这些趋势强调了金融机构和监管机构的持续努力和投资，以增强发达经济体的欺诈检测机制。
假碳信用额的真正欺诈索赔隐私与网络安全法
Matthew Bender＆Company，Inc。每年发表9次Pratt的隐私与网络安全法报告。Matthew Bender＆Company，Inc.在许可下使用的REED ELSEVIER Properties SA的版权所有2024。本期刊的任何部分都可以以任何形式复制任何形式（通过缩微胶卷，Xerography或其他形式），或者在未经权利所有者书面许可的情况下将其纳入任何信息检索系统中。有关客户支持，请联系纽约州奥尔巴尼市1275百老汇的Lexisnexis Matthew Bender或电子邮件客户。support@lexisnexis.com。Direct any editorial inquires and send any material for publication to Steven A. Meyerowitz, Editor-in-Chief, Meyerowitz Communications Inc., 26910 Grand Central Parkway Suite 18R, Floral Park, New York 11005, smeyerowitz@meyerowitzcommunications.com, 631.291.5541.律师和律师事务所，内部法律顾问，政府律师，高级企业主管以及任何对隐私和网络安全相关的问题和法律发展感兴趣的人，受到出版材料 - 律师和律师事务所，内部律师，政府律师，高级律师，高级律师，高级律师，高级律师，高级律师，政府律师，高级律师和法律发展感兴趣的材料。 本出版物的目的是准确和权威，但在本出版物中，出版商和作者都没有提供法律，会计或其他专业服务。 如果需要法律或其他专家建议，请保留适当的专业人员的服务。受到出版材料 - 律师和律师事务所，内部律师，政府律师，高级律师，高级律师，高级律师，高级律师，高级律师，政府律师，高级律师和法律发展感兴趣的材料。本出版物的目的是准确和权威，但在本出版物中，出版商和作者都没有提供法律，会计或其他专业服务。如果需要法律或其他专家建议，请保留适当的专业人员的服务。文章和专栏仅反映了作者的当前考虑因素和观点，不一定反映了与其有关联的公司或组织的那些，作者或其公司或其公司或组织的任何以前或现在的客户，或编辑或出版商。
通过机器学习中的银行数据中的欺诈检测...
摘要随着技术高级和电子商务服务的扩展，信用卡已成为最受欢迎的付款方式之一，导致银行交易量增加。此外，欺诈的显着增加需要高银行交易成本。因此，检测欺诈活动已成为一个引人入胜的话题。在这项研究中，我们考虑使用类重量超级参数来控制欺诈和合法交易的重量。我们特别使用贝叶斯优化来优化超参数，同时保留诸如不平衡数据之类的实际问题。，我们提出重量调整作为不平衡数据的预先过程，以及Catboost和XGBoost，以通过考虑投票机制来提高LightGBM方法的性能。最后，为了进一步提高绩效，我们使用深度学习来微调超参数，尤其是我们提出的重量调节器。我们对现实世界数据进行一些实验，以测试提出的方法。为了更好地覆盖不平衡的数据集，除了标准ROC-AUC外，我们还使用召回精度指标。使用5倍的交叉验证方法分别评估了Catboost，LightGBM和XGBoost。此外，大多数投票集合学习方法用于评估组合算法的性能。LightGBM和XGBoost达到了ROC-AUC D 0.95，精度为0.79，召回0.80，F1得分0.79和MCC 0.79的最佳水平标准。这对我们将其比较的尖端方法进行了重大改进。通过使用深度学习和贝叶斯优化方法来调整超参数，我们还符合ROC-AUC D 0.94，精度D 0.80，召回D 0.82，F1分数D 0.81和MCC D 0.81。
引用这项研究：Al-Posali，A.，Amyay，M。和El Ouazani Ech-Chahdi，K。（2024）。中部图集 - 摩洛哥湖水表面积的变化 3d超现实sm和Visual ... 中的示例 精神分裂症配偶诊断的酒精使用障碍 通过途径分析和... 揭示治疗目标 气候变化对农业生产和粮食安全的影响 对人类机器人在教育中使用的优势和缺点 兽医药理学和毒理学协会公告 在沥青的修饰中使用石墨烯： 情绪调节的荷尔蒙基础 对双重疼痛的调查 考试的表现深度学习 时间感知和精神疾病的时间感知和精神疾病 科学教科书中的可再生能源 分析石棺扩展区域的地热胎盘设计 Osmaniye Korkut ATA科学技术学院... 使用机器学习检测和预防医疗欺诈
湖泊代表着至关重要的地表水资源和湿地的组成部分。这些区域降解的最令人关注的方面是湖泊的完全干燥。在地中海地区，在气候变化的背景下，土地使用实践的连续变化对湿地地区的影响很大。 在这项研究中，我们使用了Landsat TM，Oli和Oli-2卫星图像来监测表格中间图集的两个代表性湖泊（AOUA和IFRAH）的水表面积，并在整个研究区域绘制土地利用。 为了提取与湖泊和土地使用有关的信息，我们采用了支持向量机器机器学习算法，该算法广泛用于遥感研究中。 但是，我们使用世界气象组织（WMO）推荐的标准降水指数（SPI）从降水数据中确定了干旱期。 从Landsat卫星图像的加工中获得的结果表明，湖泊表面积有显着降低，而AOUA湖的干燥期则危害了其脆弱的生态系统和生物多样性。 两个湖泊的临界情况归因于自然和人为因素的结合。 对气候数据的分析表明，与1980年代的气候变化发生了重大变化，干旱长期。 同时，研究区域对土地利用方式进行了显着修改，主要以灌溉农业表面的显着延伸至损害放牧和雨养土地的损害。在地中海地区，在气候变化的背景下，土地使用实践的连续变化对湿地地区的影响很大。在这项研究中，我们使用了Landsat TM，Oli和Oli-2卫星图像来监测表格中间图集的两个代表性湖泊（AOUA和IFRAH）的水表面积，并在整个研究区域绘制土地利用。为了提取与湖泊和土地使用有关的信息，我们采用了支持向量机器机器学习算法，该算法广泛用于遥感研究中。但是，我们使用世界气象组织（WMO）推荐的标准降水指数（SPI）从降水数据中确定了干旱期。从Landsat卫星图像的加工中获得的结果表明，湖泊表面积有显着降低，而AOUA湖的干燥期则危害了其脆弱的生态系统和生物多样性。两个湖泊的临界情况归因于自然和人为因素的结合。对气候数据的分析表明，与1980年代的气候变化发生了重大变化，干旱长期。同时，研究区域对土地利用方式进行了显着修改，主要以灌溉农业表面的显着延伸至损害放牧和雨养土地的损害。在三十年中，灌溉农作物的面积从1985年的大约1300公顷增加到2022年的7070公顷，增加了542％。这项研究中提出的发现揭示了TMA中湖泊降解的程度，并反映了地下水水平令人震惊的下降。这种情况表明有必要制定保护中地图集的水资源和湿地的策略。