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国防部政府信用卡指南...
本指南旨在帮助国防部 (DoD) 官员建立和管理信用卡计划。它提供了相关政策和流程的清单，目的是简化和整合购买、旅行和燃料（包括 AIR、Fleet 和 SEA）卡计划中常见的流程。本指南中确定的业务规则解决了国防部信用卡工作组 2002 年 6 月 27 日的最终报告和 2002 年 12 月 18 日的管理倡议决定 (MID) 第 904 号《国防部信用卡管理》中确定的许多建议。此外，这些业务规则建立了一个积极主动的环境，以不断加强信用卡计划。作为指南，此处提供的许多信息仅供参考。与相关法规、条例或政策文件相关的强制性语言以粗体红色字体标识，前面带有“强制性”指示符。国防部各部门可能会采用比本文件中引用的强制性要求更严格的内部控制要求。然而，由于这些是风险管理计划，组件应该在控制环境和易用性之间保持适当的平衡，以确保卡计划效益持续累积。
信用卡相关的功能子集
互联网在过去十年中经历了指数级的增长。随后，电子商务，滑动和薪水等服务的流行和突出率以及在线账单支付增加了。随后，犯罪分子加强了妥协妥协信用卡交易的努力。如果消费者被收取他们未购买的商品的费用，信用卡公司必须具备确定欺诈性交易的能力。数据科学和机器学习对于解决这种性质的问题是必不可少的；它们的意义不能被夸大。越来越多的客户要求企业提供更多便利设施。这种便利的实例是进行在线产品购买的能力。这项研究的目的是说明机器学习在构建信用卡欺诈检测数据集中的应用。信用卡欺诈检测问题涉及将成功的信用卡交易中的数据合并到先前交易的模型中。可以通过采用这些方法来确定新交易的合法性。信用卡欺诈的流行率随着电子支付系统和电子商务的进步而增加。必须实施检测信用卡欺诈的程序。在使用机器学习技术进行信用卡欺诈检测时，在选择欺诈交易的特征时要谨慎行事至关重要。结果表明所提出的模型的表现优于常规模型。本研究提出了一个相关的信用卡欺诈检测功能子集模型（RFSM-CFD），以准确检测信用卡欺诈。在本研究中提出了基于机器学习的信用卡欺诈检测系统的功能选择。这项研究在功能子集生成中的精度为98.8％，信用卡欺诈检测的准确性为98.5％。与最新模型相比，提出的欺诈检测模型表明了较高的准确性。关键字：信用卡，欺诈检测，机器学习，功能集，子集模型，交易
欺诈预测和智能信用卡的验证...
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
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。
1。使用最先进的信用卡欺诈检测...
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2021 年消费者信用卡市场报告
http://files.consumerfinance.gov/f/201309_cfpb_card-act-report.pdf ; 消费者金融局Prot.，《消费者信用卡市场（2015 年 12 月）》（2015 年报告），http://files.consumerfinance.gov/f/201512_cfpb_report-the-consumer-credit-card-market.pdf ; 消费者金融局Prot.，《消费者信用卡市场（2017 年 12 月）》（2017 年报告），https://files.consumerfinance.gov/f/documents/cfpb_consumer-credit-card-market-report_2017.pdf ; 消费者金融局Prot.，《消费者信用卡市场（2010 年 8 月）》（2019 年报告），https://files.consumerfinance.gov/f/documents/cfpb_consumer-credit-card-market-report_2019.pdf。该局还于 2011 年举行了一次会议，众多市场利益相关者提供了有关信用卡市场发展的信息和观点。参见新闻稿，消费者金融局。Prot.，CFPB 就《信用卡法》的影响展开公开调查（2012 年 12 月 19 日），https://www.consumerfinance.gov/about-us/newsroom/consumer-financial-protection-bureau-launches-public-inquiry-on-the-impact-of-the-card-act。