نظارت بلادرنگ (زمان-واقعی ) بر کلاهبرداری و تقلب در معاملات آنلاین با استفاده از یادگیری ماشین و پردازش جریانی

کلاهبرداری آنلاین یک نگرانی برا ی مشاغل و مصرف کنندگان است . برای مقابله با این مشکل ، محققان روی ایجاد روشهای تشخیص تقلب کار کرده اند که یادگیری ماشین و پردازش جریانی را ترکیب می کند . این روش ها در نظارت به موقع تقلب موفق بوده اند که به شناسایی و جلوگیری از فعالیت ها به سرعت کمک می کند. این مقاله یک نمای کلی از اینکه چرا تشخیص تقلب در تراکنش ها بسیار مهم است ارائه می دهد و بر این نکته تاکید می کند که چگونه طبقه بندی کنندههای یادگیری ماشین نقش حیاتی در شناسایی دقیق و جلوگیری از تقلب دارند. همچنین در مورد موانع مرتبط با نظارت بلادرنگ در تشخیص تقلب صحبت می کند، مانند مد یریت حجم دادهها با سرعت در برخورد با دادههای متنوع و پیچیده، مسائل مقیاسپذیری ، تصمیم گیری سریع ، مدیریت در زمان واقعی دادههای نامتعادل، تطبیق مدلها با شرایط متغیر و به حداقل رساندن نکات مثبت و منفی کاذب. و رسیدگی به نگرانی های مربوط به حریم خصوصی . این مقاله یافته ها و بینش ها ی حاصل از مطالعات را مورد بحث قرار می دهد که بر اهمیت مهندسی ویژگ ی ، انتخاب مدل، پردازش دادهها در زمان واقعی و تشخیص ناهنجاری ها در افزایش دقت مدلهای تشخیص تقلب تاک ید می کند. همچنین به انواع کلاهبرداری مانند کلاهبرداری کارت اعتباری ، تقلب در پرداخت آنلاین ، کلاهبرداری تبلیغات آنلاین ، کلاهبرداری در تجارت الکترونیک ، تقلب در تشخیص ناهنجاری و کلاهبرداری در شبکه های اجتماعی می پردازد. علاوه بر این ، این مقاله به بررسی مزایای نظارت بر تقلب در زمان می پردازد. در مورد توانایی انجام اقدامات پس از شناسا یی به حداقل رساندن ضرر و زیان ایجاد اعتماد، با مشتریان و جلوگیری فعالانه از کلاهبرداری بحث می کند. این مقاله بر استفاده از روشهای یادگیری ماشین و پردازش جریانی برای رسیدگی به مشکلات مرتبط با کشف تقلب در زمان تاکید دارد. به طور کلی درک نظارت بر تقلب در تراکنش ها را ارائه می دهد و راهنمایی ها و چارچوب های ارزشمندی را برای پیاده سازی سیستم های تشخیص تقلب کارآمد با استفاده از تکنیک های یادگیری ماشین و پردازش جریانی ارائه می دهد.

Keywords:

نظارت بلادرنگ بر کلاهبرداری , معاملات آنلاین , یادگیری ماشین , پردازش جریانی (موازی ) , تشخیص کلاهبرداری (تقلب )