Otkrivanje prijevara kreditnim karticama korištenjem varijacijskog autoenkodera

diplomski rad

• Naslov (engleski): Credit card fraud detection using variational autoencoder
• Autor: Damjan Grubelić
• Mentor: Zvonko Kostanjčar (mentor)
• Član povjerenstva: Zvonko Kostanjčar (predsjednik povjerenstva)
• Član povjerenstva: Tomislav Petković (član povjerenstva)
• Član povjerenstva: Stjepan Begušić (član povjerenstva)
• Ustanova koja je dodijelila akademski / stručni stupanj: Sveučilište u Zagrebu; Fakultet elektrotehnike i računarstva; Zagreb
• Datum i država obrane: 2024-09-19, Hrvatska

Sažetak

Otkrivanje prijevara jedan je od ključnih problema kod kartičnog plaćanja.
Naći skalabilan način za rješavanje tog problema nije jednostavan zadatak jer
broj legitimnih transakcija daleko nadmašuje broj prijevara. Osim toga, prevaranti
neprestano prilagođavaju pristupe pa detekcija mora biti robusna na promjene kroz
vrijeme.
Varijacijski autoenkoder može enkodirati distribucije iz kojih takvi podatci proizlaze
što omogućava robusnost na nesrazmjer u podatcima te generiranje novih, sličnih podataka
za smanjenje nesrazmjera. U ovom radu uspoređujem nekoliko inačica varijacijskog autoenkodera
te pristupa problemu detekcije prijevara pomoću njih.

Sažetak (engleski)

Detecting fraud is one of the key issues in card payments. Finding a scalable way to address this problem is not an easy task because the number of legitimate transactions far exceeds the number of frauds. Moreover, fraudsters constantly adapt their approaches, so detection must be robust to changes over time.

A variational autoencoder can encode the distributions from which such data originate, enabling robustness to the imbalance in the data and the generation of new, similar data to reduce this imbalance. In this paper, I compare several variants of the variational autoencoder and their approaches to the problem of fraud detection.

• Ključne riječi: VAE; generativni modeli; otkrivanje anomalija
• Ključne riječi (engleski): VAE; generative models; anomaly detection
• Jezik: hrvatski
• URN:NBN: urn:nbn:hr:168:616797
• Studijski program: Naziv: Računarstvo; Vrsta studija: sveučilišni; Stupanj studija: diplomski; Akademski / stručni naziv: magistar/magistra inženjer/inženjerka računarstva (mag.ing.comp.)
• Vrsta resursa: Tekst
• Način izrade datoteke: Izvorno digitalna
• Prava pristupa: Zatvoreni pristup
• Datum i vrijeme pohrane: 2024-11-07 05:37:45