信用卡欺诈检测技术综述：面向数据与技术的视角
密码学与安全
2016-11-22 v1 人工智能
机器学习
摘要
信用卡在当今经济中扮演着非常重要的角色。它成为家庭、企业和全球活动中不可避免的一部分。尽管谨慎负责地使用信用卡可带来巨大益处，但欺诈活动可能造成严重的信用和财务损失。许多技术已被提出以应对信用卡欺诈的增长。然而，所有这些技术都有相同的目标即避免信用卡欺诈；每种技术都有其自身的缺点、优点和特点。在本文中，在调研信用卡欺诈检测的难度之后，我们试图回顾信用卡欺诈检测技术、数据集和评估标准的最新进展。列举并比较了欺诈检测方法的优缺点。此外，将所提及的技术分为两种主要欺诈检测方法，即误用（监督）和异常检测（无监督）。再次，基于处理数值和分类数据集的能力对技术进行了分类。然后描述文献中使用的不同数据集并将其分为真实和合成数据，提取有效和常见属性以供进一步使用。此外，收集并讨论了文献中采用的评估标准。最后，解释了信用卡欺诈检测的开放问题作为新研究人员的指南。
引用
@article{arxiv.1611.06439,
title = {A Survey of Credit Card Fraud Detection Techniques: Data and Technique Oriented Perspective},
author = {SamanehSorournejad and Zahra Zojaji and Reza Ebrahimi Atani and Amir Hassan Monadjemi},
journal= {arXiv preprint arXiv:1611.06439},
year = {2016}
}