Обнаружение аномалий и фальсификаций в данных социальных сервисов в рамках цифровой экономики
Автор: Хрипунов Павел Владимирович, Минаев Евгений Юрьевич, Проценко Владимир Игоревич, Давыдов Никита Сергеевич, Никоноров Артм Владимирович
Журнал: Известия Самарского научного центра Российской академии наук @izvestiya-ssc
Рубрика: Информатика, вычислительная техника и управление
Статья в выпуске: 4 т.21, 2019 года.
Бесплатный доступ
Статья посвящена исследованию проблемы выявлений аномалий и фальсификаций в данных, поступающих от социальных сервисов. Задача выявления аномалий крайне актуальна для основанных на данных процессов цифровой экономики. В настоящей работе предложен подход поэтапного детектирования аномалий с применением автокодировщиков и критерия сопряженности. Экспериментальное исследование эффективности предложенных алгоритмов проведено на открытом тестовом наборе данных.
Обнаружение аномалий, фальсификации в данных, автокодировщики, сверточные нейронные сети, критерий сопряженности
Короткий адрес: https://sciup.org/148312595
IDR: 148312595
Список литературы Обнаружение аномалий и фальсификаций в данных социальных сервисов в рамках цифровой экономики
- Dong W., Liao S., Zhang Z. Leveraging financial social media data for corporate fraud detection // Journal of Management Information Systems. 2018. V. 35(2). P. 461-487.
- A comprehensive survey of data mining-based fraud detection research / C. Phua, V. Lee, K. Smith, R. Gayler // arXiv (preprint arXiv:1009.6119). 2010. P. 1-14.
- Abdallah A., Maarof M. A., Zainal A. Fraud detection system: A survey // Journal of Network and Computer Applications. 2016. № 68. P. 90-113. DOI: 10.1016/j.jnca.2016.04.007
- Han J., Pei J., Kamber M. Data mining: concepts and techniques. Elsevier, 2011. 744 p.
- Sasirekha M. A defense mechanism for credit card fraud detection // Int. J. Cryptogr. Inf. Secur. 2012. V.2. №3. P. 89-100.
- Akhilomen J. Data mining application for cyber credit-card fraud detection system // Industrial Conference on Data Mining. Berlin: Springer, 2013. P. 218-228.
- Жердев Д. А., Казанский Н. Л., Фурсов В. А. Распознавание объектов на радиолокационных изображениях c использованием показателей сопряжённости и опорных подпространств // Компьютерная оптика. 2015. Т. 39. № 2. C. 255-264.
- Жердев Д. А., Казанский Н. Л., Фурсов В. А. Распознавание объектов по диаграммам рассеяния электромагнитного излучения на основе метода опорных подпространств // Компьютерная оптика. 2014. Т. 38. № 3. C. 503-510.
- Hinton G. RMSProp [Electronic resource] - URL: https://www.cs.toronto.edu/~tijmen/csc321/slides/lecture_slides_lec6.pdf (online; accessed: 2019-09-06).
- Credit Card Fraud Detection Dataset [Electronic resource] - URL: https://www.kaggle.com/mlg-ulb/creditcardfraud (online; accessed: 2019-09-06).
