論文の概要: Proactive Fraud Defense: Machine Learning's Evolving Role in Protecting Against Online Fraud

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.20281v1
• Date: Sat, 26 Oct 2024 21:34:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-29 12:21:47.171489
• Title: Proactive Fraud Defense: Machine Learning's Evolving Role in Protecting Against Online Fraud
• Title（参考訳）: Proactive Fraud Defense: オンライン詐欺防止における機械学習の役割
• Authors: Md Kamrul Hasan Chy,
• Abstract要約: 本稿では,不正検出・防止における機械学習の変革的役割について考察する。 膨大なデータセットの処理、複雑な不正パターンの特定、リアルタイム予測の提供における機械学習の強みを強調している。 機械学習が不正検出フレームワークに革命をもたらす可能性を強調し、よりダイナミックで効率的で、さまざまな業界における不正検出の複雑さの増大に対処できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: As online fraud becomes more sophisticated and pervasive, traditional fraud detection methods are struggling to keep pace with the evolving tactics employed by fraudsters. This paper explores the transformative role of machine learning in addressing these challenges by offering more advanced, scalable, and adaptable solutions for fraud detection and prevention. By analyzing key models such as Random Forest, Neural Networks, and Gradient Boosting, this paper highlights the strengths of machine learning in processing vast datasets, identifying intricate fraud patterns, and providing real-time predictions that enable a proactive approach to fraud prevention. Unlike rule-based systems that react after fraud has occurred, machine learning models continuously learn from new data, adapting to emerging fraud schemes and reducing false positives, which ultimately minimizes financial losses. This research emphasizes the potential of machine learning to revolutionize fraud detection frameworks by making them more dynamic, efficient, and capable of handling the growing complexity of fraud across various industries. Future developments in machine learning, including deep learning and hybrid models, are expected to further enhance the predictive accuracy and applicability of these systems, ensuring that organizations remain resilient in the face of new and emerging fraud tactics.
• Abstract（参考訳）: オンライン詐欺がより洗練され、普及していくにつれ、従来の詐欺検出手法は、詐欺師が採用する進化的戦術に追従するのに苦労している。 本稿では,より高度でスケーラブルで適応性の高い不正検出・防止ソリューションを提供することにより,これらの課題に対処する機械学習の変革的役割について考察する。 本稿では、ランダムフォレスト、ニューラルネットワーク、グラディエントブースティングなどの主要モデルを分析することにより、膨大なデータセット処理における機械学習の強みを強調し、複雑な不正パターンを特定し、不正防止への積極的なアプローチを可能にするリアルタイム予測を提供する。 不正行為後に反応するルールベースのシステムとは異なり、機械学習モデルは新たなデータから継続的に学習し、新たな詐欺スキームに適応し、偽陽性を減らし、最終的に損失を最小化する。 この研究は、機械学習が不正検出フレームワークに革命をもたらす可能性を強調し、よりダイナミックで効率的で、様々な産業における不正検出の複雑さの増大に対処できる。 ディープラーニングやハイブリッドモデルを含む機械学習の今後の発展は、これらのシステムの予測精度と適用性をさらに高め、新たな詐欺的戦術に直面する組織の弾力性を維持することが期待されている。

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