Árvores de decisão aplicadas à detecção de fraudes bancárias
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Data de Publicação: | 2014 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UnB |
Texto Completo: | http://repositorio.unb.br/handle/10482/16954 |
Resumo: | Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação, 2014. |
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Árvores de decisão aplicadas à detecção de fraudes bancáriasFraudeAprendizado do computadorBancosSistemas de segurançaDissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação, 2014.A oferta de produtos e serviços bancários através de canais virtuais tem aumentado nos últimos anos e, apesar do uso de diversas tecnologias de segurança, ainda existem transações fraudulentas que são concluídas com sucesso. Além disso, frequentemente os atacantes se adaptam a novas tecnologias mais rapidamente que as empresas alvejadas. Como proposta para aprimorar e agilizar as reações a fraudes, este trabalho visa indução automática de árvores de decisão a partir de amostras de dados transacionais para a identificação de transações fraudulentas. Os resultados são superiores aos alcançados pelo sistema vigente na instituição financeira, indicando que sua adoção, acompanhada de medidas reativas, podem reduzir os prejuízos financeiros, aumentar a recuperação de valores e diminuir o risco de dano à imagem da instituição, bem como o desgaste junto aos clientes. ________________________________________________________________________________ ABSTRACTThe offer of products and services by banks through virtual channels has increased in recent years and, despite the use of various technologies for security, fraudulent transactions are still being successfully completed. Moreover, hackers often adapt to new technologies more quickly than the targeted companies. In order to improve and expedite responses to frauds, this work aims to identify fraudulent transactions with decision trees induced automatically from samples of transactional data. The results obtained from the proposal are better than those provided by the system currently in use in the financial institution, indicating that the use of decision trees, together with additional reactive actions, can decrease financial loss, increase asset retrieval, and reduce the risk of damage to the client-institution relationship.Instituto de Ciências Exatas (IE)Departamento de Ciência da Computação (IE CIC)Programa de Pós-Graduação em Computação Aplicada, Mestrado ProfissionalRamos, Guilherme NovaesRamos, José Abílio de Paiva2014-11-20T12:01:10Z2014-11-20T12:01:10Z2014-11-202014-06-25info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfRAMOS, José Abílio de Paiva. Árvores de decisão aplicadas à detecção de fraudes bancárias. 2014. xi, 54 f., il. Dissertação (Mestrado Profissional em Computação Aplicada)—Universidade de Brasília, Brasília, 2014.http://repositorio.unb.br/handle/10482/16954A concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor com as seguintes condições: Na qualidade de titular dos direitos de autor da publicação, autorizo a Universidade de Brasília e o IBICT a disponibilizar por meio dos sites www.bce.unb.br, www.ibict.br, http://hercules.vtls.com/cgi-bin/ndltd/chameleon?lng=pt&skin=ndltd sem ressarcimento dos direitos autorais, de acordo com a Lei nº 9610/98, o texto integral da obra disponibilizada, conforme permissões assinaladas, para fins de leitura, impressão e/ou download, a título de divulgação da produção científica brasileira, a partir desta data.info:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da UnBinstname:Universidade de Brasília (UnB)instacron:UNB2024-03-14T16:14:24Zoai:repositorio.unb.br:10482/16954Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.unb.br/oai/requestrepositorio@unb.bropendoar:2024-03-14T16:14:24Repositório Institucional da UnB - Universidade de Brasília (UnB)false |
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