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乔伊与欺诈者 - 乔安妮·巴德图书
谁准备好冒险了？一个与众不同的世界？一段社会失去了一切正常感、诚实、忠诚、尊重和尊严的旅程。我会用背叛、诈骗、假爱的故事让你眼花缭乱。欺诈。自 COVID-19 以来，身份欺诈呈上升趋势。它已经成为一种流行病。你的互联网是通往孤独灵魂的大门。它是一个获取知识的地方，可以管理你的家庭和企业，与家人和朋友保持联系，甚至可以进行网上银行。它取代了百科全书，但它也是掠食者的聚集地，他们正在寻找你。如果你的世界正在崩塌，那么你就会成为这些怪物的受害者。他们是聪明的互联网专业人士，他们是操纵大师，如果你愿意的话，这是他们的强项。狡猾的阴谋寄生虫。一旦他们赢得了你的信任，用浪漫的文字、鲜花和诗歌迷住了你，他们就会开始掌控你的生活。请相信我，你之前所经历的空虚将变成无底洞。
人工智能 (AI) 对欺诈检测的影响
摘要 本研究考察了人工智能 (AI)，特别是计算机视觉和机器人流程自动化 (RPA) 对尼日利亚东南部存款银行欺诈检测的影响。人工智能技术通过实现实时监控、异常检测和流程自动化，为应对日益增长的欺诈威胁提供了创新解决方案。该研究的目标包括评估计算机视觉在检测内部欺诈方面的有效性，并评估 RPA 在监控信用卡欺诈活动中的作用。采用描述性调查设计，通过问卷调查收集尼日利亚东南部各银行机构员工的数据，以评估人工智能技术为欺诈检测实践带来的有效性、挑战和潜在改进。从所研究的组织中共选出了 1101 名员工。使用 Freund 和 William 的统计公式以 5% 的误差幅度确定样本量为二百八十四 (284)。使用李克特量表呈现和分析数据，使用 Z 检验提出假设。研究结果表明，计算机视觉对内部欺诈检测具有显著的积极影响，Z = 6.561< 8.639，P. <,05。机器人技术对尼日利亚东南部存款银行的信用卡欺诈监控具有显著的积极影响，Z = 7.649 < 9.987，P. <,05。该研究强调了全面的人工智能集成欺诈检测系统的重要性，并建议进一步探索针对小型银行机构情况的经济高效的实施方案。应对这些挑战可以改善尼日利亚银行业的安全状况，增强信任和运营弹性。关键词：人工智能、计算机视觉、机器人流程自动化、欺诈检测、存款银行、内部欺诈、信用卡欺诈
通过分布式数据库方法和机器学习模型检测数字货币欺诈
摘要 - 随着电子市场的交易开始逐渐上升，世界正在看到数字货币（例如比特币，以太坊和其他人）的金融交换的明显增加，这增加了在使用分布式数据库以及与以太坊网络相互作用的技术相互作用的技术中保持安全性和信任的难度本研究介绍了基于Pycaret库的混合模型，其中包括12个机器学习分类器，目的是确定比特币交易中的欺诈活动并增强以太坊网络和区块链技术的安全性。结果揭示了不同模型通过全面的绩效比较来识别以太坊网络上欺诈活动的有效性。显示出最高精度得分的分类器，范围从0.9814到0.9862，是随机森林分类器，视觉梯度提升机和添加剂树分类器。重要的是要注意，梯度增强分类器和K邻居分类器的表现都很好，精度高于0.96，AUC得分高于0.99。
高级数据分析和机器学习驱动欺诈检测和数据
抽象的欺诈检测和数据丢失预防是美国医疗保健公司面临的关键挑战，因为他们努力保护敏感的患者信息并遵守严格的数据保护法规。高级数据分析和机器学习的集成已成为一种有力的方法，以提高检测欺诈活动并防止数据泄露的效率和准确性。本研究探讨了机器学习驱动的解决方案在自动化事件响应中对医疗数据安全的应用。研究首先研究了欺诈检测中数据分析和机器学习的当前格局，并强调了传统方法的局限性。通过对美国医疗保健行业内案例研究的广泛文献综述和分析，该论文确定了高级技术可以弥合现有差距的关键领域。方法部分概述了数据收集过程，实现的机器学习算法以及用于衡量模型性能的评估指标。结果证明了与传统技术相比，机器学习模型的检测准确性和迅速响应能力的增强。讨论深入研究了这些发现的含义，展示了自动化事件响应系统在减少响应时间并减轻数据损失风险的变革潜力。尽管很有希望，但该研究承认数据可变性和模型通用性的限制，这表明了进一步研究的途径。本文以用于在医疗保健协议中采用机器学习解决方案的战略建议结束。通过强调最佳实践和政策建议，本研究旨在为寻求加强其数据保护框架的医疗保健公司提供路线图。展示的见解强调了高级数据分析和机器学习在强化医疗保健数据安全性避免不断发展的网络威胁方面的关键作用。关键字：高级数据分析；机器学习；欺诈检测；预防数据丢失；自动事件响应；美国医疗保健公司。
人工智能在银行欺诈检测中
摘要 人工智能 (AI) 融入银行欺诈检测代表着金融安全系统的重大进步，从根本上改变了金融机构处理欺诈预防和检测的方式。本文研究了人工智能系统在银行业检测和预防欺诈活动方面的实施和有效性。通过对机器学习算法、模式识别系统和实时数据分析的全面文章分析，本文展示了基于人工智能的解决方案在准确性和效率方面如何显著优于传统的欺诈检测方法。文章的结果表明，人工智能系统在欺诈检测率方面取得了显着提高，同时大幅减少了误报，加快了对潜在威胁的响应时间，并实现了以前手动调查流程的自动化。本文表明，人工智能系统擅长实时分析大量交易数据，识别可能表明身份盗窃、账户接管和未经授权交易等欺诈活动的细微模式和异常。此外，随着预测分析和自适应算法的实施，这些系统从新的欺诈模式中学习，威胁检测能力不断提高。本文还讨论了人工智能实施中的关键挑战，包括技术基础设施要求、数据质量问题和隐私考虑，同时为计划采用或增强基于人工智能的欺诈检测系统的金融机构提供战略建议。这些发现对银行业未来的安全格局具有重要意义，表明金融机构在欺诈预防和风险管理方面的方法将发生范式转变。关键词：人工智能、欺诈检测、银行安全、机器学习、风险管理
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。
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）。
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。