基于SVDD的信用卡欺诈风险检测与管控研究
信用卡欺诈检测与反欺诈模型研究
信用卡欺诈检测与反欺诈模型研究在当前数字化时代，信用卡已成为日常生活中不可或缺的支付工具。
然而，与之相伴而来的是信用卡欺诈的不断发生。
为了保护消费者的权益，银行和金融机构不断致力于研究和应用信用卡欺诈检测与反欺诈模型。
本文将对信用卡欺诈检测与反欺诈模型的研究进行探讨。
首先，为了更好地理解信用卡欺诈检测与反欺诈模型的研究，有必要明确什么是信用卡欺诈。
信用卡欺诈通常是指非法获取他人信用卡信息，并使用这些信息进行消费的行为。
欺诈分子往往会采用各种手段，如盗取信用卡信息、伪造信用卡或蓄意虚假交易等方式进行欺诈活动。
因此，如何准确、及时地检测出这些欺诈行为，成为了银行和金融机构的首要任务。
针对信用卡欺诈的检测与反欺诈模型已经成为当前研究的热点领域。
研究人员通过对海量的信用卡交易数据进行分析和挖掘，寻找出潜在的异常模式和规律，从而构建出相应的检测模型。
其中，机器学习和数据挖掘技术被广泛应用于信用卡欺诈检测与反欺诈模型的研究中。
一种常见的信用卡欺诈检测与反欺诈模型是基于监督学习的分类模型。
通过对已有的信用卡交易数据进行标记，将其分为欺诈和非欺诈两类，然后利用这些标记数据进行模型训练。
在实际应用中，当有新的信用卡交易发生时，可以使用训练好的模型对其进行预测，判断其是否为欺诈交易。
这种基于监督学习的模型可以根据实际情况进行调整和优化，提高模型的准确率和召回率。
除了监督学习模型外，还有一种常见的信用卡欺诈检测与反欺诈模型是基于无监督学习的聚类模型。
这种模型不需要标记数据，而是通过对信用卡交易数据进行聚类，将相似的交易归为一类。
然后，通过分析每一类中的交易特征，发现异常模式和规律，从而识别出潜在的欺诈行为。
这种基于无监督学习的模型具有一定的灵活性和实用性，可以适应不同场景的需求。
除了机器学习和数据挖掘技术，还有其他一些技术被应用于信用卡欺诈检测与反欺诈模型的研究中。
例如，人工智能技术可以用于分析大规模的信用卡交易数据，快速发现异常模式和规律。
信用卡欺诈的检测与预防研究
信用卡欺诈的检测与预防研究信用卡欺诈是世界范围内都存在的一个问题，也是很多银行和信用卡公司面临的挑战之一。
随着现代科技的不断发展，欺诈手段也变得更加隐蔽和复杂，所以如何有效地检测和预防信用卡欺诈成为一项重要任务。
本文将介绍一些常见的欺诈手段以及如何利用技术手段对其进行检测和预防。
一、常见的信用卡欺诈手段1.冒名开卡冒名开卡是指攻击者使用身份证号码、姓名等个人信息，在银行或信用卡公司的官方网站上申请信用卡。
银行通常会向攻击者发送一个身份确认短信或邮件，攻击者触发该消息后，就可以收到一张信用卡，之后攻击者便可以在未经授权的情况下使用信用卡。
2.盗刷信用卡盗刷信用卡是指攻击者通过复制信用卡上的信号或者获取信用卡上的密码，伪造信用卡使用者的签名和许可。
盗刷信用卡的攻击者会在信用卡持有者不知情的情况下刷取信用卡上的资金。
3.跨国购物跨国购物欺诈是指使用盗刷的信用卡在其他国家非法购买商品或收费。
此方式用于跨国欺诈的一个优点是用真实的身份进行操作，甚至无需面对面交易，因此也变得更加隐蔽。
二、技术手段识别欺诈1.基于数据挖掘的检测方法利用数据挖掘技术来检测欺诈行为是一种常见的方法。
这种方法主要是通过收集各种数据，包括交易明细、用户注册信息、联络信息和通信历史记录等，检测出每个持卡人使用信用卡的常规模式，如果发现一些不正常的行为模式，就会发出警告或进行进一步的检测。
2.基于机器学习的检测方法机器学习技术可以让系统自动从交易数据中提取出相关特征，并逐渐学习出信用卡持有人的模式，以便能够及早发现异常交易。
当有任何非正常交易发生时，机器学习系统会自动提出警告，提醒相关部门进行进一步调查。
3.基于智能信用卡的检测方法智能信用卡是一种应用了人工智能算法的信用卡。
这种信用卡能够利用生物识别技术等手段验证持卡人的身份，从而提升信用卡的安全性。
智能信用卡还可以自主地根据持卡人的交易模式和消费特点，来预测和防范可能发生的欺诈行为。
基于事中反馈的信用卡欺诈检测与防控
法 交易事件 的孳生 ， 信用 卡欺诈使 持卡客 户 、 家 、 业银行 等 商 商
利益相关者饱受经济 侵害。 由于在持信用卡消费过程 中缺乏 区 分合法信用卡交 易与欺诈 信用 卡交 易 的有 效途径 ， 造成 的经 所 济损失往往难 以挽 回… 。
测及 防控、 元模型来提高精准性 ， 以获得较 高的实时欺诈
ｍｅ ｃ ａ ｔ ｆｏ ｆ ａ ｃａ ｏ ｓ Ａ ｃ ｎ ｕ ｒ ｎ ￣ｅ ｂ ｃ ａ ｅ ｃ ｅ ｒｃ ｅ ｉ ｃ ｒ ａ ｄ ｄ ｔｃｉ ｎ ｉ ｐ ｏ ｏ ｅ ． ｈ ａａ ｍｉ ｉ ｇｔ ｃ ｎ ｑ ｅ ｎ ｒｈ ｎ ｓ ｒ ｍ ｉ ｎ ｉｌ ｓ ． ｏ ｃ ｒｅ ｔ ｄ ａ ｋ ｂ ｓ ｄ ｓ ｈ ｍｅｆ ｒ ｄ ｔ ａ ｄ ｆ ｕ ｅｅ ｔ ｒ ｐ ｓ ｄ Ｔ ｅｄ ｔ ｎ ｎ ｅ ｈ ｉ ｕ ｓａ ｄ ｎ ｌ ｏ ｒ ｏ ｓ ｔ ｅ ｆｅ ｂ ｃ ｏ ｔ ｌ ｅ ｈ ｉ ｕ ｒ ｏ ｉ ｅ ｏｏ ｔ ｉ ｅ ｌ ｉ ｒｕ ｅ ｅ ｔｏ ＆ ｐ ｅ ｅ ｔ ｎ ｔｃ ｎ ｌｇ ． ｉ ｈ ｆ ｒ ｅ ｎ ａ ｃ ｓｆ ｕ ｅｅ — ｈ ｅ ｄ ａ ｋ ｃ ｎｒ ｃ ｎ ｑ ｅａ ｅ ｃ ｍｂ ｎ ｄ ｔ ｂ ａｎ ａ ｒ ａ— ｍｅｆａ ｄ ｄ ｔ ｃｉｎ ｏｔ ｔ ｒ ｖ ｎｉ ｈ ｏｏ ｙ ｗｈ ｃ ｔ ｒｅ ｈ ｎ ｅ ａ ｄ ｄ ｔｃ ｏ ｅ ｕ ｈ ｒ
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基于信用卡交易数据的欺诈检测研究
基于信用卡交易数据的欺诈检测研究一、引言信用卡是当今最为广泛使用的支付方式之一，方便快捷，受到越来越多人的喜爱。
但与此同时，信用卡欺诈也随之增加，给个人和机构带来了极大的经济损失和信用风险，因此对于信用卡交易数据的欺诈检测研究变得越来越重要。
本文将介绍信用卡欺诈检测的原理和方法，并探讨目前的相关研究和实践情况，以期为未来的相关研究提供一定参考。
二、信用卡欺诈检测方法信用卡欺诈检测主要有以下几种方法：1.统计学方法统计学方法是最常见的欺诈检测方法之一，该方法通过分析历史交易数据，创建模型，对新的交易数据进行比较，判断是否为欺诈交易。
常见的统计学方法包括贝叶斯决策理论、逻辑斯蒂回归、决策树等。
2.机器学习方法机器学习方法是近年来最为流行的一种欺诈检测方法，它利用样本数据进行模型训练，然后对新的交易进行分类。
机器学习方法可以自适应地调整模型参数，不断地提高检测准确率。
常见的机器学习方法包括支持向量机、神经网络、随机森林等。
3.人工智能方法人工智能方法是最新的一种信用卡欺诈检测方法，它通过模拟人脑的运行方式进行信息处理和分析，具有较强的智能和自学习能力，能够适应各种环境和场景。
常见的人工智能方法包括神经网络、深度学习、自然语言处理等。
三、信用卡欺诈检测案例和实践信用卡欺诈检测在实际应用中取得了显著成果。
现就几个案例和实践进行简要介绍：1.银行欺诈检测系统2018年，某银行引入人工智能技术，开发了一套全自动的信用卡欺诈检测系统，该系统能够自动发现账户和交易风险，对账户进行实时监控和管理，并在欺诈行为发生时及时报警。
2.回溯探测分析法为了寻找欺诈信用卡交易，某信用卡公司开发了回溯探测分析法。
该方法利用多种数据建立复杂模型进行回溯检测，识别出欺诈行为的主要特征和规律，并进行分析和预测。
该公司的欺诈检测准确率从19%提高到85%。
3.网络数据挖掘方法为了保障客户的利益和银行的经济利益，一些技术公司开发了基于网络数据挖掘技术的信用卡欺诈检测平台。
信用卡反欺诈风险管理模型及应用研究
信用卡反欺诈风险管理模型及应用研究随着现代社会的飞速发展，信用卡已经成为了人们日常生活中不可或缺的一部分。
信用卡不仅可以方便人们进行消费和支付，更可以提供额外的购物保障和积分奖励等服务。
然而，信用卡作为一种金融工具，也存在着风险问题。
其中，信用卡欺诈就是一个重要的问题。
为了应对信用卡欺诈问题，各大金融机构开发了各种反欺诈风险管理模型。
本文将围绕着信用卡反欺诈风险管理模型及其应用展开探讨。
一、现有反欺诈风险管理模型的不足目前，金融机构所使用的反欺诈风险管理模型主要包括规则引擎、机器学习模型和混合模型等。
其中，规则引擎模型将审查规则和策略硬编码在系统中，可以快速实现，但是其可处理的数据类型较为单一，缺乏灵活性。
机器学习模型则可以根据大量数据学习出欺诈行为的模式和规律，但是其需要大量的训练数据和时间，且可解释性不高，容易出现黑匣子问题。
混合模型则是将规则引擎和机器学习模型相结合，以克服前两者的不足。
但是，这种模型在应对复杂的欺诈行为时仍存在着不足。
二、基于社会网络分析的反欺诈风险管理模型为了解决现有反欺诈风险管理模型的不足，一些研究者开始使用社会网络分析的方法来开发反欺诈模型。
社会网络分析是一种研究人际关系和影响力等社会现象的方法。
在反欺诈中，社会网络分析可以帮助金融机构识别欺诈者与受害者之间的关系，从而更加准确地判断欺诈风险。
社会网络分析模型主要包括了三个部分：网络构建、特征提取和分类模型。
在网络构建部分，模型以信用卡申请者为节点，以他们之间的关系（比如亲友关系、住址等）为边，构建出信用卡申请者之间的社会网络。
接下来，在特征提取部分，模型将从社会网络中提取出各个节点的特征和属性，比如节点的中心性、关键词、历史交易信息等。
最后，在分类模型中，模型将使用机器学习等方法对节点进行分类，以判断他们是否有欺诈风险。
与传统反欺诈模型相比，基于社会网络分析的模型可以更加准确地识别欺诈者与受害者之间的关系，并且能够根据这些关系对信用卡欺诈行为进行预测和预警。
基于数据挖掘的银行信用卡反欺诈研究
基于数据挖掘的银行信用卡反欺诈研究随着移动支付的普及和网络购物的便捷化，越来越多的人开始使用银行信用卡。
虽然信用卡的使用方便了我们的生活，但是一旦不慎泄露或者被盗刷，就会带来巨大的财务风险和个人信息泄露的隐患。
为了保证用户的账户安全，银行需要拥有有效的反欺诈机制，而数据挖掘技术的出现则为此提供了一个良好的解决方案。
数据挖掘技术是一种从大量的数据中自动寻找潜在的关联性和模式的方法，比如分类、聚类、回归、关联规则等，可用于协助银行进行反欺诈研究。
以下将从数据收集、数据预处理、模型建立、结果分析等几个方面来介绍基于数据挖掘的银行信用卡反欺诈研究。
一、数据收集数据在数据挖掘中具有至关重要的地位，合理、完整与否将直接影响最终的研究效果。
银行反欺诈研究中，数据的来源主要分为外部数据和内部数据两类。
外部数据包括网络上的公开数据、第三方支付的交易数据等，它们的来源广泛、数据量大、种类多样，对研究银行欺诈有一定的参考性。
但是由于数据收集的来源难以保证真实性和可靠性，所以这一类数据需要进行一定的筛选和分析。
内部数据则是银行自有的数据，主要包括信用卡用户的交易记录、用户的账户信息、通讯信息等。
与外部数据不同的是，银行内的数据更加贴近于银行业务的实际操作，准确性也更加高。
同时，银行内部数据能够提供更多的变量，便于模型建立与结果分析。
二、数据预处理数据的预处理包括数据清洗、数据变换、数据集成和数据归约等操作。
这些操作能够提高数据的准确性、可靠性，同时也能够对未来的模型构建进行助力。
银行数据的预处理主要包括以下几个步骤：1、数据清洗：银行数据量大，其中存在着大量的噪音、缺失和冗余数据。
需要利用数据挖掘技术进行数据清洗，删除无效的数据和修正有误的数据。
2、数据变换：数据变换是数据预处理的重要步骤，通常包括数据标准化、数据离散化、数据规范化等方法。
这些方法将数据的属性值进行转换，便于后续的模型建立。
3、数据集成：数据集成是将不同来源的数据集成到一个整体中，同样也是数据预处理的重要步骤。
信用卡欺诈检测与分析技术研究
信用卡欺诈检测与分析技术研究随着电子商务的迅猛发展，信用卡的使用频率不断增加，使得信用卡欺诈行为也不断出现。
为了保护消费者的权益和金融机构的财产安全，信用卡欺诈检测与分析技术应运而生。
本文将对信用卡欺诈检测与分析技术的研究进行探讨，从数据分析角度分析各种技术的优缺点，并展望未来的发展趋势。
1. 信用卡欺诈检测技术的发展历程信用卡欺诈检测技术的发展经历了模型驱动型、规则驱动型和混合型三个阶段。
在模型驱动型中，基于统计学方法的模型被广泛应用，如逻辑回归、决策树和神经网络等。
规则驱动型则采用预定规则判断欺诈行为，然而由于规则的判断主观性和限制性，无法满足复杂的欺诈行为检测需求。
随着数据挖掘技术的发展，混合型方法被提出，结合了模型和规则的优点，并取得了较好的效果。
2. 数据分析在信用卡欺诈检测中的应用数据分析在信用卡欺诈检测中扮演着核心角色。
首先，数据预处理是数据分析的第一步，用于清洗和转换数据，减少噪声和干扰因素。
其次，特征提取是欺诈检测的关键，通过选择合适的特征能够提高模型的检测能力。
常用的特征包括交易金额、交易地点、交易时间等。
最后，机器学习算法的应用广泛，如支持向量机、朴素贝叶斯、随机森林等。
这些算法能够通过学习历史数据的模式和规律，对新的数据进行分类和预测，进而判断是否存在欺诈行为。
3. 数据挖掘方法在信用卡欺诈检测中的优势和挑战数据挖掘方法在信用卡欺诈检测中有其独特的优势。
首先，数据量大且标签不平衡的特点使得传统的统计方法难以应对，而数据挖掘方法能够更好地处理这种情况。
其次，数据挖掘方法能够自动学习规律和模式，无需依赖领域专家的经验和知识，实现了欺诈行为检测的自动化。
然而，数据挖掘方法也面临诸多挑战，如数据的质量和完整性、特征的选择和提取、模型训练的效率和时间成本等。
4. 未来的发展趋势未来信用卡欺诈检测与分析技术的发展将朝着以下几个方面发展。
首先，基于大数据和云计算的方法将得到广泛应用，可以处理更大规模的数据并快速分析。
银行信用卡欺诈检测与控制研究
银行信用卡欺诈检测与控制研究第一章引言银行信用卡作为一种便捷的支付工具，在现代社会得到了广泛应用。
然而，随着信用卡发行量的增加以及互联网支付的普及，信用卡欺诈行为也有所抬头。
信用卡欺诈对银行和持卡人造成了巨大的经济损失，并且破坏了市场秩序。
因此，银行需要加强对信用卡欺诈的检测和控制，以保护银行和持卡人的合法权益。
第二章信用卡欺诈类型分析在进行信用卡欺诈检测与控制研究之前，我们首先需要了解信用卡欺诈的常见类型。
信用卡欺诈主要包括以下几种：应用欺诈、账户盗窃、虚假销售、交易欺诈以及身份盗窃。
应用欺诈是指申请信用卡时提供虚假信息或故意隐瞒不良信用记录，以获得高额信用额度。
账户盗窃是指黑客通过非法手段获取持卡人的个人信息，然后使用其信用卡进行消费。
虚假销售是指商家提供虚假的商品或服务，通过信用卡交易非法获利。
交易欺诈是指盗刷信用卡或伪造交易进行违法行为，获取非法收益。
身份盗窃则是指盗用持卡人的身份信息，以其名义进行信用卡交易。
第三章信用卡欺诈检测方法为了有效检测信用卡欺诈行为，银行可以借助各种数据挖掘技术和模型。
常见的信用卡欺诈检测方法包括基于规则的检测、基于监督学习的检测和基于无监督学习的检测。
基于规则的检测方法依靠事先设定的规则，通过对信用卡交易数据进行匹配和比较，来判断是否存在欺诈行为。
这种方法的优点是运行速度快，缺点是对于新型的欺诈行为可能无法进行有效检测。
基于监督学习的检测方法通过已有的欺诈和非欺诈交易样本进行训练，构建分类模型来判断新的交易是否为欺诈行为。
这种方法的优点是准确性较高，能够适应新型的欺诈行为，但需要大量标注好的样本进行训练。
基于无监督学习的检测方法则不需要进行样本标注，通过对大量交易数据进行聚类和异常检测，来发现隐藏的欺诈模式。
这种方法的优点是不需要大量标注好的样本，但需要对模型进行不断优化以提高准确性。
第四章信用卡欺诈控制策略除了进行欺诈检测外，银行还需要采取一定的控制策略来降低欺诈风险。
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2. 风险识别
信用卡风险的识别是控制和管理业务处理过程中潜在风险的重要前提，只有准确的对信用卡风险的 种类进行确定，分析风险来源，才能针对性的提出一套较为完善的信用卡管理与防范措施，对信用卡风 险进行有效的控制与防范。
2.1. 信用卡欺诈风险的来源
1)商业欺诈：主要来源于与欺诈者勾结的不法商家或者合法商家的不法员工。 2)持卡人欺诈：主要是由于不道德的持卡人所导致的，而非不法分子冒用持卡人身份进行的信用卡 欺诈。 3)第三方欺诈：信用卡欺诈主要来源，不法分子通过非法方式获取信息，并利用这些信息伪造或者 骗取信用卡进行交易[1]。
3.2. 数据集的元素分析
3.2.1. 时间元素 时间字段 Time 记录了从第一条记录开始以后的计算时间，单位为秒，共记录 172,792 秒。但我们发 现时间的记录并非连续序列，且存在相同时间点多次被记录的现象，由此分析为时间元素的记录应该为 多台记录机器，连续记录间断信用卡用户交易的过程。 3.2.2. 金额元素 金额元素 Amount 为刷卡消费的金额。数据集中并未给定金额元素的单位大小，观察金额的数据可以 猜测金额元素的计量单位应为百元。 3.2.3. 金额元素 判断元素 Class 指本次信用卡交易是否存在欺诈行为，在欺诈的情况下其值为 1，否则为 0。
Advances in Applied Mathematics 应用数学进展, 2018, 7(7), 794-805 Published Online July 2018 in Hans. /journal/aam https:///10.12677/aam.2018.77096
Open Access
1. 引言
随着全球信用卡欺诈交易数量的与日俱增，数据分析服务成为信用卡欺诈检测和贷款投资风控工作 的重要手段之一。 现存的部分成功案例是银行等金融服务单位购买数据分析公司已经训练好的成熟模型， 但这存在资金花销较大和技术垄断问题。部分数据分析公司试图找到一种折中道路：数据分析公司仍然 作为第三方出现，但由于无法得到金融单位的原始数据，所以需要通过一些不完整的、经过数据预处理 的或者质量不高的数据来训练模型。 本文以第四届“好贷杯”中国风险管理控制与控制能力挑战赛的赛题为例，参照赛题所提供的数据 集，从以下几个方面对信用卡欺诈交易检测问题进行探讨： 问题一：建立信用卡欺诈检测模型。根据提供的预处理数据集，进行相关的数据分析和模型准备， 建立信用卡欺诈的检测模型。但在识别模型建立过程中，需考虑“无标签”数据的处理。 问题二：信用卡欺诈风险的识别与评估。运用基于主成分分析后的支持向量机模型，根据核函数建 立最优超平面，使在新信用卡交易数据产生时，对其进行判断与分类。 问题三：提出信用卡欺诈的对策与管控方案。通过分析检测模型的分类结果，对信用卡欺诈交易提 出了相应的风险控制对策和建议，同时提出了风险管控的模型。
4. 模型准备
2 2 Zα σ
n=
∆2
2
(3)
设 TP 指标的标准差为 σ 1 = 0.15 ，FP 指标的标准差为 σ 2 = 0.05 ，在置信区间为 0.95，TP 和 FP 的误
Table 2. Probability of fraudulent events 表 2. 欺诈事件发生概率
欺诈事件发生数 483 统计信用卡交易数 284,785 欺诈发生概率 0.17%
崔佩彩 等
集的容量。其次，以超球体为判断准则，运用拉格朗日函数训练得到最优超球面的半径和中心，建立信 用卡欺诈消费的SVDD风险识别与评估模型。最后，提出信用卡欺诈的风险管控概率模型与反欺诈系统 等处理措施。
关键词
SVDD模型，超球体，欺诈检测，风险管控
Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). /licenses/by/4.0/
DOI: 10.12677/aam.2018.77096
797
应用数学进展
崔佩彩 等
差分别设定为 0.2%和 1.5%，其中 Z 0.025 = 1.96 。根据式(3)计算得到估计 TP 样本数量需要 21,609 个，FP 样本需要 43 个，共需样本 21,652 个。 基于所建模型理论，在此取训练集样本(无欺诈消费数据)数量为 20,000 个，同时选取测试集样本(欺 诈消费数据)数量 400 个。
P X − µ ≤ ∆ = 1−α
{
}
由正态分布的原理
X −µ P 1−α ≤ Zα = σ n 2
可得
σ P X − µ ≤ Zα 1−α = n 2
结合(1)、(2)两式，令绝对误差
∆ =Z α
(2)
σ
n
从而解得样本选取的数量 n 为
3.1. “无标签”数据获取过程
由于数据的隐私保护问题， 数据的提供要考虑到企业与银行的互信关系问题。 数据集中的 V1 到 V28 列是由原数据经过主成分分析提取的 28 个主成分， 由于隐私保护的原因， 这 28 个字段均无详细的说明， 即提供的数据集为“无标签”数据。 考虑数据具体信息抹去的过程不可能由数据分析公司完成，否则就会造成隐私信息的泄露，所以从 原始数据的主成分分析、标签的抹去均由银行等数据提供方完成，甚至其中的数据挖掘也有银行完成。 “无标签”数据的获得流程如图 1 所示。
Figure 1. The sharing and obtaining process of unlabeled data 图 1. 无标签数据的分享与获取过程 DOI: 10.12677/aam.2018.77096 796 应用数学进展
崔佩彩 等
3.3. 数据内容分析
在信用卡欺诈案例数据集中， 欺诈案例所占的比例甚小， 仅为 0.17%， 说明在常规的信用卡消费中， 发生欺诈事件仅为小概率事件(表 2)。在建模和测试计算过程中应该考虑到这种小概率事件的问题。
Table 1. Classification of credit card fraud risk 表 1. 信用卡欺诈风险的分类
风险类型 盗窃 复制 ATM 欺诈 伪造 身份冒用 导致原因 信用卡被盗取持卡人挂失不及时 信用卡被违法复制空白卡上复制磁条 隐蔽处被安装微型读卡或记录设备 使用压卡设备伪造剪切信用卡改造签账单 欺诈组织贩卖用户信息欺诈者违法使用 风险后果 信用卡被大量盗刷信用卡被转卖到通信网络不发达的国家 支付交易签名一致造成“白卡”欺诈交易 密码被窃取或伪造甚至会遭遇暴力抢劫 可能附有真实的持卡人信息仅用于无卡环境的欺诈交易 个人信息被顶替冒用隐私信息暴露
3.5. 模型样本的选取
为了准确选择训练数据和测试数据，样本大小的选择也是非常重要的。其既要求模型精度达到一定 的要求，有要使花费的时间不致太高。 在欺诈数据正态分布的前提下，设样本 ( X 1 , X 2 ,
, X n ) 来自正态分布总体 N ( µ , σ 2 ) ，总体均值 µ 的
(1)
点估计为样本均值 X 。若以 X 估计 µ 时的绝对误差为 ∆ ，可靠度为 1 − α ，即要求
2.2. 信用卡欺诈风险的分类
信用卡欺诈可以分为不同的类型，但其中多数属于第三方欺诈。欺诈风险的分类如表 1 所示。
DOI: 10.12677/aam.2018.77096 795 应用数学进展
崔佩彩 等
3. 数据分析
为了充分理解提供的信用卡欺诈消费数据，我们首先对数据集中的有关内容进行了初步分析，对信 用卡欺诈数据来源、企业与银行的互信关系以及数据内容上进行了初步的探索。
Research on Credit Card Risk Detection and Control Based on SVDD
Peicai Cui1, You Zhou2, Fanrong Meng1
1 2
College of Mathematics and System Science, Shandong University of Science and Technology, Qingdao Shandong College of Civil Engineering and Architecture, Shandong University of Science and Technology, Qingdao Shandong
nd th th
Received: Jun. 22 , 2018; accepted: Jul. 13 , 2018; published: Jul. 20 , 2018
Abstract
With the increase of credit card fraud transactions, the loss of banks and users caused by inadequate detection and early warning untimely is also increased. Firstly, by the TP and FP parameters of the fraud detection accuracy, our paper determined the algorithm training set and test set through probability estimation. Then, using the hypersphere as a criterion, the Lagrange function was used to train the radius and center of the optimal hypersphere, and the SVDD risk identification and evaluation model for credit card fraud consumption was established. Finally, Credit card fraud risk control probabilistic models and anti-fraud systems were proposed.