論文の概要: Utilizing GANs for Fraud Detection: Model Training with Synthetic Transaction Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.09830v1
• Date: Thu, 15 Feb 2024 09:48:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-16 16:18:10.335139
• Title: Utilizing GANs for Fraud Detection: Model Training with Synthetic Transaction Data
• Title（参考訳）: gansを用いた不正検出:合成トランザクションデータを用いたモデルトレーニング
• Authors: Mengran Zhu, Yulu Gong, Yafei Xiang, Hanyi Yu, Shuning Huo
• Abstract要約: 本稿では,GAN(Generative Adversarial Networks)の不正検出への応用について検討する。 GANは複雑なデータ分散のモデリングにおいて有望であり、異常検出のための効果的なツールである。 この研究は、ディープラーニング技術によるトランザクションセキュリティの強化におけるGANの可能性を実証している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Anomaly detection is a critical challenge across various research domains, aiming to identify instances that deviate from normal data distributions. This paper explores the application of Generative Adversarial Networks (GANs) in fraud detection, comparing their advantages with traditional methods. GANs, a type of Artificial Neural Network (ANN), have shown promise in modeling complex data distributions, making them effective tools for anomaly detection. The paper systematically describes the principles of GANs and their derivative models, emphasizing their application in fraud detection across different datasets. And by building a collection of adversarial verification graphs, we will effectively prevent fraud caused by bots or automated systems and ensure that the users in the transaction are real. The objective of the experiment is to design and implement a fake face verification code and fraud detection system based on Generative Adversarial network (GANs) algorithm to enhance the security of the transaction process.The study demonstrates the potential of GANs in enhancing transaction security through deep learning techniques.
• Abstract（参考訳）: 異常検出は、通常のデータ分布から逸脱するインスタンスを特定することを目的として、さまざまな研究領域において重要な課題である。 本稿では,GAN(Generative Adversarial Networks)の不正検出への応用について,従来の手法と比較して検討する。 ANN(Artificial Neural Network)の一種であるGANは、複雑なデータ分散をモデル化し、異常検出に有効なツールであることを示す。 論文はganとその派生モデルの原理を体系的に記述し、異なるデータセットにわたる不正検出への応用を強調した。 そして、敵対的な検証グラフのコレクションを構築することで、ボットや自動化システムによる不正行為を効果的に防止し、トランザクションのユーザが本物であることを保証します。 本研究の目的は,GAN(Generative Adversarial Network)アルゴリズムに基づく偽の顔認証コードと不正検出システムを設計,実装し,トランザクションプロセスの安全性を高めることであり,深層学習技術によるトランザクションセキュリティ向上におけるGANの可能性を示す。

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