論文の概要: Securing Transactions: A Hybrid Dependable Ensemble Machine Learning Model using IHT-LR and Grid Search

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.14389v1
• Date: Thu, 22 Feb 2024 09:01:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-23 15:54:12.469261
• Title: Securing Transactions: A Hybrid Dependable Ensemble Machine Learning Model using IHT-LR and Grid Search
• Title（参考訳）: トランザクションのセキュア化:IHT-LRとグリッド検索を用いたハイブリッド依存型アンサンブル機械学習モデル
• Authors: Md. Alamin Talukder, Rakib Hossen, Md Ashraf Uddin, Mohammed Nasir Uddin and Uzzal Kumar Acharjee
• Abstract要約: 本稿では,複数のアルゴリズムをインテリジェントに組み合わせて不正識別を強化する,最先端のハイブリッドアンサンブル(ENS)機械学習(ML)モデルを提案する。 実験は,284,807件の取引からなる公開クレジットカードデータセットを用いて実施した。 提案したモデルは、99.66%、99.73%、98.56%、99.79%の精度で、それぞれDT、RF、KNN、ENSモデルに完全100%の精度を実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.4374097382908477
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Financial institutions and businesses face an ongoing challenge from fraudulent transactions, prompting the need for effective detection methods. Detecting credit card fraud is crucial for identifying and preventing unauthorized transactions.Timely detection of fraud enables investigators to take swift actions to mitigate further losses. However, the investigation process is often time-consuming, limiting the number of alerts that can be thoroughly examined each day. Therefore, the primary objective of a fraud detection model is to provide accurate alerts while minimizing false alarms and missed fraud cases. In this paper, we introduce a state-of-the-art hybrid ensemble (ENS) dependable Machine learning (ML) model that intelligently combines multiple algorithms with proper weighted optimization using Grid search, including Decision Tree (DT), Random Forest (RF), K-Nearest Neighbor (KNN), and Multilayer Perceptron (MLP), to enhance fraud identification. To address the data imbalance issue, we employ the Instant Hardness Threshold (IHT) technique in conjunction with Logistic Regression (LR), surpassing conventional approaches. Our experiments are conducted on a publicly available credit card dataset comprising 284,807 transactions. The proposed model achieves impressive accuracy rates of 99.66%, 99.73%, 98.56%, and 99.79%, and a perfect 100% for the DT, RF, KNN, MLP and ENS models, respectively. The hybrid ensemble model outperforms existing works, establishing a new benchmark for detecting fraudulent transactions in high-frequency scenarios. The results highlight the effectiveness and reliability of our approach, demonstrating superior performance metrics and showcasing its exceptional potential for real-world fraud detection applications.
• Abstract（参考訳）: 金融機関や企業は不正取引による継続的な課題に直面しており、効果的な検出方法の必要性が高まっている。 クレジットカード詐欺の検出は不正取引の特定・防止に不可欠であり、不正行為のタイムリーな検出により、捜査員は迅速に行動し、さらなる損失を軽減できる。 しかし、調査プロセスは時間を要することが多く、毎日徹底的に検査できるアラートの数を制限している。 したがって,不正検出モデルの主な目的は,誤報や不正事件を最小化しつつ,正確な警報を提供することである。 本稿では,意思決定木(dt),ランダムフォレスト(rf),k-ネアレスト近傍(knn),多層パーセプトロン(mlp)など複数のアルゴリズムとグリッド探索を用いた適切な重み付き最適化をインテリジェントに組み合わせ,不正同定を促進する,最先端ハイブリッドアンサンブル(ens)依存型機械学習(ml)モデルを提案する。 データ不均衡問題に対処するために、従来のアプローチを超越したロジスティック回帰(LR)とともに、Instant Hardness Threshold(IHT)技術を用いる。 実験は284,807トランザクションからなるクレジットカードデータセット上で実施した。 提案したモデルは、99.66%、99.73%、98.56%、99.79%の精度で、それぞれDT、RF、KNN、MLP、ENSモデルに完全100%の精度を実現している。 ハイブリッドアンサンブルモデルは既存の作業より優れており、高周波シナリオにおける不正取引を検出するための新しいベンチマークを確立する。 その結果、本手法の有効性と信頼性を強調し、優れた性能指標を示し、実世界の不正検出アプリケーションにおける異常な可能性を示した。

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