論文の概要: Application of Deep Reinforcement Learning to Payment Fraud

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.04236v1
• Date: Wed, 8 Dec 2021 11:30:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-09 19:51:08.716513
• Title: Application of Deep Reinforcement Learning to Payment Fraud
• Title（参考訳）: 深層強化学習の支払い詐欺への応用
• Authors: Siddharth Vimal, Kanishka Kayathwal, Hardik Wadhwa, Gaurav Dhama
• Abstract要約: 典型的な不正検出システムは、詐欺リコール率の最大化に重点を置く標準的な教師付き学習手法を用いる。 このような定式化は準最適解につながると我々は主張する。 我々は、報酬関数の形でモデル内に実用性を含めることで、不正検出を逐次決定問題として定式化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: The large variety of digital payment choices available to consumers today has been a key driver of e-commerce transactions in the past decade. Unfortunately, this has also given rise to cybercriminals and fraudsters who are constantly looking for vulnerabilities in these systems by deploying increasingly sophisticated fraud attacks. A typical fraud detection system employs standard supervised learning methods where the focus is on maximizing the fraud recall rate. However, we argue that such a formulation can lead to sub-optimal solutions. The design requirements for these fraud models requires that they are robust to the high-class imbalance in the data, adaptive to changes in fraud patterns, maintain a balance between the fraud rate and the decline rate to maximize revenue, and be amenable to asynchronous feedback since usually there is a significant lag between the transaction and the fraud realization. To achieve this, we formulate fraud detection as a sequential decision-making problem by including the utility maximization within the model in the form of the reward function. The historical decline rate and fraud rate define the state of the system with a binary action space composed of approving or declining the transaction. In this study, we primarily focus on utility maximization and explore different reward functions to this end. The performance of the proposed Reinforcement Learning system has been evaluated for two publicly available fraud datasets using Deep Q-learning and compared with different classifiers. We aim to address the rest of the issues in future work.
• Abstract（参考訳）: 今日消費者が利用できるさまざまなデジタル決済オプションは、過去10年間、電子商取引の鍵を握ってきた。 残念ながら、サイバー犯罪者や詐欺師は、ますます高度な詐欺攻撃を展開することによって、これらのシステムの脆弱性を常に探している。 典型的な不正検出システムは、詐欺リコール率の最大化に重点を置く標準的な教師付き学習手法を採用している。 しかし、そのような定式化は最適でない解につながると論じている。 これらの不正モデルの設計要件は、高いレベルのデータの不均衡に堅牢であり、不正パターンの変化に対応し、収益を最大化するために不正率と減少率のバランスを保ち、通常取引と不正実現の間に大きな遅延があるため、非同期フィードバックに適応することが必要である。 そこで本研究では,報酬関数の形でモデル内に有効性を最大化することにより,不正検出を逐次決定問題として定式化する。 歴史的減少率と不正率は、取引を承認または拒否する二元的行動空間を持つシステムの状態を定義する。 本研究は主にユーティリティの最大化に焦点をあて、この目的のために様々な報酬関数を探索する。 提案する強化学習システムの性能は, ディープqラーニングを用いた2つの不正データセットに対して評価され, 異なる分類器と比較された。 私たちは今後の仕事の残りの問題に対処することを目指している。

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