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World File Search System欺诈
公共部门反欺诈管理局 2022-2023 年度报告
PSFA 本身无法产生所需的影响。要做到这一点，它必须与各个部门的合作伙伴密切合作，尤其是与政府部门和公共机构的合作。政府成立 PSFA 是为了改变应对针对政府的欺诈行为的方式。PSFA 的目标是在第一年设计和构建我们的服务和功能，并就我们的标准和做法进行广泛咨询。我们将继续挑战自己，与公共机构进行咨询和密切合作，分享经验并根据它们的规模和面临的风险调整我们的方法。
跨政府欺诈状况 - 报告 2021-2022
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。
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）。
基于人工智能的增强型金融欺诈检测模型
该研究旨在识别复杂的欺诈活动。机器学习和深度学习等人工智能 (AI) 技术在提高欺诈检测模型的准确性和效率方面表现出巨大潜力。本研究介绍了一种新型的基于 AI 的欺诈检测模型，该模型结合了监督学习和无监督学习方法。所提出的机器学习系统使用这些技术来检测欺诈交易。监督学习组件使用包含欺诈和非欺诈交易的标记数据集进行训练。研究中使用的数据集包含 284,807 笔信用卡交易。准备好数据后，开发了四个基于 Python 的模型。K 最近邻 (KNN) 模型成功预测了 99.94% 的信用卡交易是有效还是欺诈。随机森林 (RF) 模型也用于评估交易的合法性，准确率达到 99.96%，几乎对所有数据点都进行了正确分类。支持向量机 (SVM) 模型的准确率达到 99.94%，仅错误分类了 51 例。逻辑回归（LR）模型的准确率为 99.92%，错误分类有 70 次；准确率为 99.91%，错误分类有 77 次。这些模型表现出较高的准确性和效率。
苏格兰边境委员会 - 反欺诈策略
理事会将继续支持其员工发展与其职责相关的适当技能和能力，以使他们能够有效地打击欺诈行为。理事会将通过使用电子学习模块为员工提供反欺诈预防和检测方面的学习和发展计划，这些模块将针对适当的员工，以及其他学习和发展课程。管理层将确保员工进行适当的学习和发展，使他们能够理解和应用反欺诈政策要求和行为，以履行其自身服务领域内的职责，履行打击欺诈的责任。
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。
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。
政府柜台欺诈功能策略2024-2027
从：Squire，Sandra发送：2025年2月18日16:05 to：第62A节申请非专业主题：科恩·斯普林维拉（Colne Spring Villa）土地。Colney Heath，St Albans，AL4 0PB -S62A/2025/0076感谢您就此申请咨询林业委员会。作为一个非部门政府部门，林业委员会不提供任何支持或反对申请的意见。相反，我们就拟议的开发项目对树木和林地的潜在影响提供了建议。该地点的附近或附近没有古老的林地，但是距开发地点约2500万的混合落叶林地部分，其中一些是同一所有权。优先栖息地：这些混合的落叶林地已注册在国家森林清单和优先栖息地清单（英格兰）上。根据英国生物多样性行动计划，他们被认为是最受威胁的，需要保护行动。英国生物多样性行动计划现已被取代，但这种优先地位仍在2006年《自然环境与农村社区法》中。（NERC）第40节“保存和增强生物多样性的义务”和第41条 - “英格兰的栖息地和原则重要性的列表”。分裂是对低地混合落叶林的最大威胁之一。林地可能会因损害土壤，根和植被的破坏而遭受损失或恶化，以及对交通和灰尘增加的排水和空气污染的变化，尤其是在开发的建设阶段。如果建议批准此申请，我们建议采取措施来最大程度地减少灰尘污染，所有照明都是避免照亮林地的方向性的。我们还建议保护栅栏用于创建一个施工排除区，以防止在施工期间进入林地的根保护区。净森林砍伐和植树：我们注意到计划包括清除12棵单独的树木，3棵树群和一个部分树群，并计划种植一定程度的替代树。除了生物多样性净收益的计划外，我们还希望减轻净森林砍伐和丢失的净森林砍伐和丢失的风险。
信用风险评估和金融交易中的欺诈检测
摘要： - 信用风险评估和欺诈检测是金融业至关重要的任务，对于维护金融组织的合法性和可持续性至关重要。传统方法通常在准确评估风险和及时地检测欺诈活动方面缺乏。近年来，机器学习已成为增强这些过程的强大工具，利用了交易统计数据的巨大维度和卓越的ALGO来做出更明智的决策。本研究论文探讨了ML技术在金融交易中的信用风险评估和欺诈检测中的用法。本文概述了准确的风险评估和金融交易中欺诈检测的重要性，并介绍了机器学习在应对这些挑战中的作用。进行了全面的文献综述，以分析该领域的现有方法，算法和研究趋势。讨论了数据采集和预处理技术，强调了清洁和相关数据对于模型培训的重要性。探索功能工程策略以从金融交易数据中提取有意义的信息并增强机器学习模型的预测能力。 检查了适合信用风险评估和欺诈检测的各种机器学习算法，包括LR，SVM，RF，DTS和DNN。 通过讨论用于提高效率的评估和集合方法的模型指标来评估这些技术的疗效，并重点介绍了准确性，精度，召回和ROC-AUC等指标。探索功能工程策略以从金融交易数据中提取有意义的信息并增强机器学习模型的预测能力。检查了适合信用风险评估和欺诈检测的各种机器学习算法，包括LR，SVM，RF，DTS和DNN。通过讨论用于提高效率的评估和集合方法的模型指标来评估这些技术的疗效，并重点介绍了准确性，精度，召回和ROC-AUC等指标。本文提出了案例研究和实验结果，说明了机器学习模型在现实世界情景中的应用，从而强调了它们在改善风险评估和欺诈检测过程中的有效性。此外，还讨论了诸如数据集，模型不平衡的难度以及对法规的遵守，以及该领域的潜在研究方向和未来趋势。总而言之，这项研究强调了信用风险评估中机器学习和金融交易中欺诈检测的变革潜力。通过利用先进的算法和数据驱动的方法，金融机构可以增强其决策过程，减轻风险和保护欺诈活动，最终为更安全，更稳固的金融生态系统做出贡献。关键字：安全，财务生态系统，Roc-Auc。，欺诈性