摘要本研究揭示了一种智能信用卡欺诈检测和验证的有力方法。此系统使用混合模型集成了数据预处理,功能工程和实时预测,该模型结合了监督的机器学习算法,编码器和LSTM网络。有监督的LSTM网络分类交易,而无监督的自动编码器会发现异常值。评估标准在召回和准确性之间取得了平衡。警报是在检测欺诈时由系统发送的,并实时运行。合规性,可伸缩性和恒定监视是关键点。为了缩小当代货币交易中的易于安全性和安全性之间的差距,该项目提供了一种最先进的方法来增强智能信用卡的安全性。关键字:LSTM,自动编码器,异常I.引入智能信用卡的介绍,一个新的无摩擦和快速货币交易的时代已经开始。这些高度发展的支付系统的使用简化了消费者和企业的日常财务交易。但是,随着智能信用卡的扩散,一种新的且存在的危险是一种新的危险:信用卡盗窃。犯罪分子用来利用系统中漏洞的不断发展的方法使打击信用卡盗窃成为巨大的问题。成功应对这种威胁需要开发新颖而灵活的解决方案。这项研究通过引入彻底的方法是智能信用卡欺诈预测和使用混合机器学习验证来解决这一紧急要求。首先收集和预处理包括各种智能信用卡交易的广泛数据集,作为该项目多面方法的一部分。数据集包含有效和欺诈性交易,使其成为建筑模型的宝贵资源。无监督的自动编码器神经网络是本研究的关键组成部分,因为它检测到交易数据中的异常值的程度。使用自动编码器的编码器组件来学习潜在特征,即使不是立即明显,此方法也可以识别欺诈。在研究中使用了包括LSTM网络(适合序列数据的LSTM网络)的监督机器学习方法,以提高预测准确性。为了提高模型区分实际和欺诈交易的能力,使用
本文指出,一项联邦举报人法规《虚假申报法》(“FCA”)可以打击可再生能源、可再生能源证书(“REC”)和碳补偿市场上的欺诈行为。这些资产的卖家声称代表其客户应对气候变化。然而,这些卖家有许多机会和动机进行欺诈。联邦机构和承包商很快将面临这种欺诈风险,因为他们需要购买可再生能源、REC 和碳补偿以实现新的联邦可持续发展目标。本文解释了每种资产的卖家最有可能如何欺骗政府。本文指出,知晓此类欺诈行为的举报人可以利用《虚假申报法》起诉犯罪者并收取赏金。本文进一步指出,联邦政府应将先前 FCA 案件的教训纳入这些资产的采购规则中。通过这样做,政府可以最大限度地提高气候举报人的成功几率。
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政府部门和公共机构会报告欺诈和错误。在这种情况下,欺诈和错误的区别在于涉及错误付款的个人或组织的意图。这种意图是根据可能性的平衡确定的,符合政府对报告欺诈的定义。因此,报告中既有主观性也有不确定性,因为它取决于公共机构掌握的意图证据的程度,以及他们对这些证据的评估。
虽然总体欺诈率与 2022 年的峰值相比略有下降,但身份欺诈的普遍性却有所增加。2023 年第四季度,身份欺诈占所有行业所有欺诈申请的 75.21%,与上一年的 64.7% 相比有显著增长。身份欺诈的增加对消费者和金融机构都构成了巨大风险,因为欺诈者采用越来越复杂的手段来利用该系统。身份欺诈占比最大的行业是银行业,2023 年第四季度所有欺诈性信用卡申请中有 73.5% 和所有存款欺诈中有 89.3% 被发现是身份欺诈造成的。
该功能的工作涵盖了欺诈,腐败,贿赂以及与公共部门内部和针对公共部门的错误损失。腐败通常被视为贿赂的先驱,并被HM政府定义为滥用委托权的私人利益,通常会违反法律,法规,诚信标准和/或专业行为标准。贿赂和腐败也是隐藏的犯罪,可以促进欺诈活动并对公共部门造成伤害。由于确定欺诈意图的成本和复杂性,包括错误。
为了应对这些挑战,NICE Actimize 推出了一种新方法,可以同时实时分析多种欺诈类型,以阻止未经授权和授权的欺诈(防止诈骗)并检测钱骡。这种方法需要全面处理和分析为多模型执行而丰富的财务和非财务数据。通过自动识别特定的欺诈类型,它有助于防御此类攻击,并确保将案件无缝路由到相关团队进行干预。组织可以使用该解决方案生成的三部分评分(涵盖未经授权、授权和钱骡欺诈场景)精确地查明受害者和罪犯,同时最大限度地减少对真正客户的影响。
理事会承认欺诈的固有风险和持续的风险,并与林肯郡的其他当局合作,以协调对我们理事会的欺诈行为进行协调。北部肯德尔十六区议会已向林肯郡欺诈合伙企业(LCFP)提供了资源,该合伙企业由林肯郡县议会协调,并促进并实现了县范围的方法。重要的是,理事会将其暴露于欺诈行为作为风险管理安排的一部分。为此,LCFP为合作伙伴提供了一个论坛,以共享情报,专业知识和最佳实践,以帮助识别和管理欺诈风险曝光。在向审计委员会的年度报告中,治理和商业弹性经理报告了欺诈风险和反欺诈活动,并向治理风险和保证项目委员会报告了六个月的报告。这些报告包括欺诈曝光,欺诈企图的详细信息,对反欺诈和举报安排有效性的保证以及已提供的工作摘要,以最大程度地减少欺诈曝光。欺诈威胁不断发展,因此理事会对欺诈的反应将是敏捷的。理事会将按比例地做出反应,并在必要时使用其他外部资源。,例如,LCFP,外部和外部审计师以及其他专业的反欺诈专业人员。
莫雷尔在该法案的新闻稿中表示:“自从成功扩大纽约州法律下的公开权以来,我一直在努力强调人工智能的危险,并确保我们正在采取措施保护个人的肖像权。”“现在显然我们必须立即采取行动,通过制定联邦法律赋予受害个人权力,制止人工智能技术的滥用,并终止人工智能欺诈。我感谢我的同事们支持这项两党合作,并期待我们共同努力阻止人工智能造假和伪造。”