論文の概要: Fraud Analytics Using Machine-learning & Engineering on Big Data (FAME) for Telecom

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.00724v1
• Date: Tue, 31 Oct 2023 05:47:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-03 16:21:04.479203
• Title: Fraud Analytics Using Machine-learning & Engineering on Big Data (FAME) for Telecom
• Title（参考訳）: 通信用ビッグデータ(FAME)における機械学習とエンジニアリングを用いたフラッド分析
• Authors: Sudarson Roy Pratihar, Subhadip Paul, Pranab Kumar Dash, Amartya Kumar Das
• Abstract要約: 通信業界は詐欺により全世界で4630億USDを失った。 データマイニングや機械学習技術は過去にも使われてきたが、不正パターンが急速に変化するにつれて効率は低下している。 本稿では,自己適応型データマイニング技術を用いた産業化ソリューションと,不正検出のためのビッグデータ技術の適用について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.30723404270319693
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Telecom industries lose globally 46.3 Billion USD due to fraud. Data mining and machine learning techniques (apart from rules oriented approach) have been used in past, but efficiency has been low as fraud pattern changes very rapidly. This paper presents an industrialized solution approach with self adaptive data mining technique and application of big data technologies to detect fraud and discover novel fraud patterns in accurate, efficient and cost effective manner. Solution has been successfully demonstrated to detect International Revenue Share Fraud with <5% false positive. More than 1 Terra Bytes of Call Detail Record from a reputed wholesale carrier and overseas telecom transit carrier has been used to conduct this study.
• Abstract（参考訳）: 通信業界は詐欺により全世界で4630億米ドルを失った。 データマイニングと機械学習技術(ルール指向のアプローチの一部)はこれまでも使用されてきたが、不正パターンが急速に変化するにつれ、効率は低下している。 本稿では, 自己適応型データマイニング技術とビッグデータ技術の応用による, 不正検出と新たな不正パターンの発見を, 正確, 効率的, 費用対効果の両面から行う産業化ソリューションを提案する。 国際収益シェアフルートを5%の偽陽性で検出する手法が実証された。 この研究には、ホールセールキャリアと海外のテレコムトランジットキャリアから1テラバイト以上の通話詳細な記録が使用されている。

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