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Hase欺诈预防指南
本指南将帮助您了解可能影响您的业务的常见骗局，并概述您可以采取一些实用步骤来支持预防欺诈。关于该主题的教育在组织中提供了更好的保护业务，本指南提供了许多提示和清单，可以在管理和付款团队中共享这些技巧和清单
引用； Bello O.A.，Folorunso A.，Ejiofor O.E.，Budale F.Z.，Adebayo K.和Babatunde O.A. （2023）增强欺诈p
摘要：随着数字支付方法的增殖，预防金融交易的欺诈行为变得越来越重要，并且网络犯罪分子采用更复杂的技术。基于规则的传统系统在仍在使用的同时，通常在检测复杂和不断发展的欺诈模式方面缺乏。机器学习（ML）方法提供了一种强大的替代方案，提供了动态和适应性解决方案，以增强预防欺诈。此摘要探讨了金融部门采用的各种ML技术来减轻欺诈风险。监督的学习模型，例如逻辑回归，决策树和神经网络，被广泛用于欺诈检测。这些模型经过历史交易数据的培训，以识别指示欺诈活动的模式。一旦受过培训，他们就可以将新的交易归类为合法或可疑的，以高精度。无监督的学习技术，包括聚类和异常检测，对于识别新型欺诈特别有用
使用机器学习的UPI欺诈检测
商业。欺诈性交易已成为在线银行业务中日益增长的问题，欺诈检测一直是具有挑战性的。随着UPI开发，UPI欺诈的模式始终被更新。欺诈者会尽力使其看起来合法，UPI欺诈一直被更新。他们试图学习欺诈检测系统如何工作并继续刺激这些系统，从而使欺诈检测更加复杂。因此，研究人员一直在尝试寻找新方法或改善现有方法的性能。进行欺诈的人通常使用安全，控制和监视商业应用中的弱点来实现其目标。但是，技术可以成为打击欺诈的工具。为了防止进一步的欺诈行为，重要的是在发生后立即检测欺诈行为。
食品欺诈揭露
全球食品供应链环境越来越复杂，在食品信息沿链条上移动时提出了挑战，以维护食物信息的完整性。给定的背景是由参与者之间的零散协作和信息交流不良的促进，再加上缺乏凝聚力的可追溯性和质量系统。近年来，区块链技术（BCT）已成为创建更多统一连锁店的有希望的解决方案，它通过提供没有中介的历史记录。严格探讨了荷兰肉鸡链的情况，这项研究着重于定义质量和可追溯性市场设备的信誉，同时还确定了与BCT实施相关的驱动因素和障碍。从执行文献综述中提取了一个行业概述，然后是对兄弟链股东的访谈（n = 11）进行的主题内容分析。受访者强调了诸如准确性，透明度，公平性和信息基础上的信息，以将信誉归因于市场设备。供应链中的公司规模和网络动态，成为影响BCT实施的关键方面。垂直整合（VI）链提到的障碍很少，并且通常解释了组织中已经实施的Simil-BCT系统。孤立的公司指出了更大的挑战，包括供应链准备，以开放和协作，缺乏对系统的知识以及极大的隐私问题。尽管存在差异，但两个小组都承认驱动因素，例如通过实施BCT实施对产品完整性维护的透明度和信任。这项研究阐明了荷兰肉鸡链的分裂动态，并且可以通过教育股东了解BCT的潜在应用，尤其是突出了系统的隐私边界，并逐步促进了更开放和更合作的行业动态。
引用：Aakash Aluwala（2024）AI在金融欺诈检测监测工具和技术中。 J Comput Sci软件
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欺诈与治理文件（PDF，16.2 MB）
7。不诚实的元素意味着欺诈行为所需要的不仅仅是粗心大意，事故或错误；它需要故意意图。欺诈还必须导致个人或团体的直接或间接利益或造成损失。福利不仅限于货币或物质利益，还包括无形的好处，例如未经授权访问或披露敏感信息。
使用机器学习的Medicare欺诈检测
摘要 - 医疗保险欺诈是一个重大问题，对医疗保险系统的完整性构成威胁，从而导致了大量的财务损失并可能损害患者的护理。应对这一挑战，机器学习模型的利用已成为检测和防止Medicare内部欺诈活动的有前途的方法。本研究论文提出了一种用于检测医疗保健提供者欺诈的机器学习方法。该方法涉及利用机器学习算法来分析包含有关计费模式，患者人口统计学，服务类型和地理位置的信息的不同数据集。通过在标有欺诈实例的标签数据上训练模型，它学习识别指示欺诈行为的模式和异常。这项研究的主要发现包括能够准确检测医疗保健提供者欺诈的机器学习模型的成功开发。在训练和看不见的数据上测试时，模型表明了高精度，回忆和准确性率，表明其稳健性和有效性。索引术语 - 医疗保险欺诈，机器学习，欺诈检测，支持向量机，逻辑回归，LightGBM，幼稚的贝叶斯。
使用GAN和功能工程
摘要 - 信用卡欺诈是一种普遍的财务犯罪，对个人和财务机构造成了重大损失。传统的欺诈检测方法通常依赖于基于规则的系统或监督的机器学习算法，这些算法可能在检测新颖或不断发展的欺诈模式方面可能无效。本项目提出了一种使用生成对抗网络（GAN）来生成合成欺诈性交易的新型信用卡欺诈检测方法，以从交易数据中提取相关功能，并根据其偏离正常模式来识别欺诈事务，以从交易数据中提取相关特征。所提出的方法涉及三个主要阶段：数据制备和特征工程，基于GAN的数据平衡和异常检测。实验结果表明，所提出的方法在识别欺诈性交易方面的表现优于传统的欺诈检测方法，可实现更高的准确性，精度，回忆和F1得分。此外，该方法对基础数据分布的变化更为强大，并且可以有效地检测新颖或不断发展的欺诈模式。
欺诈警报 - DHS OIG - 国土安全部
诈骗警报：国土安全部冒充骗局 美国国土安全部 (DHS) 监察长办公室 (OIG) 公共服务公告重点介绍了诈骗者如何冒充国土安全部人员欺骗公众以及如何避免成为受害者。 背景 每年，国土安全部监察长办公室都会收到数百起诈骗者冒充国土安全部员工欺骗公众的报告。冒充者会伪造真实的国土安全部电话号码，并创建类似于国土安全部电子邮件的电子邮件地址，以显得合法。有些人甚至发送真实或篡改的执法证件图片。冒充者试图说服受害者提供个人身份信息、密码、信用卡或银行号码，或者使用汇款服务或非常规方法付款。 最新趋势 诈骗者通常以移民、老年人、少数群体或与外国有联系的人为目标。最常见的诡计包括声称：