Использование контрольных карт для обнаружения фрода при передаче голосового трафика
Автор: Санталов А.А., Клячкин В.Н.
Журнал: Известия Самарского научного центра Российской академии наук @izvestiya-ssc
Рубрика: Информатика, вычислительная техника и управление
Статья в выпуске: 4-3 т.26, 2024 года.
Бесплатный доступ
Непрерывное развитие мошеннического телекоммуникационного трафика требует повышения качества работы систем борьбы со спамом и фродом - антифрод-систем. Модуль антифрод-системы по обнаружению аномального трафика использует для мониторинга контрольные карты, построенные по временным рядам характеристик процесса передачи голосового трафика, которые обладают нестационарностью, цикличностью и асимметричным распределением, что затрудняет их анализ. В статье представлен алгоритм, снижающий частоту ложных срабатываний контрольных карт и повышающий эффективность работы антифрод-системы. Алгоритм основан на подготовке исходного временного ряда характеристики процесса передачи голосового трафика к анализу с помощью контрольных карт путем сегментации нестационарного ряда с циклической составляющей и последующего объединения однородных сегментов в одну общую выборку.
Контрольные карты индивидуальных наблюдений и скользящих размахов, сегментация временного ряда, нестационарный временной ряд, антифрод-система, мониторинг
Короткий адрес: https://sciup.org/148330130
IDR: 148330130 | DOI: 10.37313/1990-5378-2024-26-4(3)-395-399
Список литературы Использование контрольных карт для обнаружения фрода при передаче голосового трафика
- Communications Fraud Control Association (CFCA). Telecommunications fraud increased 12% in 2023, equating to an estimated $38.95 billion lost to fraud [Электронный ресурс]. – URL: https://web.archive.org/web/20220314060801/https://cfca.org/wpcontent/uploads/2021/02/CFCA-2019-Fraud-Loss-Survey.pdf, 2019 (дата обращения: 28.08.2024).
- Лукин, В.Н. Оценка стабильности циклических процессов с использованием контрольных карт Шухарта / В.Н. Лукин, В.В. Ященко // Известия СПбГЭТУ «ЛЭТИ». – 2013. – № 5.
- Клячкин, В.Н. Модели и методы статистического контроля многопараметрического технологического процесса / В.Н. Клячкин. – М.: ФИЗМАТЛИТ, 2011. – 196 с.
- Клячкин, В.Н. Прогнозирование и диагностика стабильности функционирования технических объектов / В.Н. Клячкин, В.Р. Крашенинников, Ю.Е. Кувайскова. – М.: РУСАЙНС, 2020. – 200 с.
- Уилер, Д. Статистическое управление процессами: Оптимизация бизнеса с использованием контрольных карт Шухарта [пер. с англ]. – 3 е изд. / Д. Уилер, Д. Чамберс – М.: Альпина Паблишер, 2023. – 409 с.
- Truong, Ch., Oudre, L., Vayatis, N. A review of change point detection methods. // arXiv. – 2018. – DOI:10.48550/arXiv.1801.00718.
- Ermshaus, A., Schäfer, P., Leser, U. ClaSP: parameterfree time series segmentation // Data Mining and Knowledge Discovery. – 2023. – Vol. 37. – P. 1262–1300. – DOI:10.1007/s10618-023-00923-x.
- Ermshaus A., Schäfer P., Leser U. Raising the ClaSS of Streaming Time Series Segmentation // arXiv. – 2023. – DOI:10.48550/arXiv.2310.20431.
- ESS Guidelines on Seasonal Adjustment [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://ec.europa.eu/eurostat/documents/ 3859598/6830795/KSGQ-15-001-EN-N.pdf, 2015 (дата обращения: 28.08.2024).
- Губанов, В.А. Сравнение методов сезонной корректировки временных рядов / В.А. Губанов // Научные труды: Институт народнохозяйственного прогнозирования РАН. – 2010. – № 8.
- Айвазян, С.А. Прикладная статистика и основы эконометрики / С.А. Айвазян, В.С. Мхитарян. – М.: ЮНИТИ, 1998. – 1022 с.
- Karagöz, D., Canan, H. Control charts for skewed distributions: Weibull, Gamma, and Lognormal // Metodoloski Zvezki. – 2012. – Vol. 9.
- Санталов, А.А. Алгоритм автоматической блокировки диапазонов мошеннических и спамовых телефонных номеров / А.А. Санталов // Вестник Ульяновского государственного технического университета. – 2023. – № 1(101).
