Пермські науковці запропонували новий спосіб боротьби з шахрайством в інтернеті.
Стаття опублікована в збірнику студентських конференцій «АСУІТ». Дослідження проведене в рамках реалізації програми стратегічного академічного лідерства «Пріоритет-2030».
ECOM-транзакція – найпопулярніший вид операції для шахрайства. Так, рівень фроду (отримання фінансової вигоди обманним шляхом) у таких операціях досягає трьох відсотків від загального обсягу. Це перевищує ступінь і частоту обману в інших типах транзакцій: внутрішньобанківських (0,1 відсотка), міжбанківських переказах (0,5 відсотка) та виплатах на картку (0,1 відсотка).
Для вирішення проблеми на вітчизняному ринку впроваджені системи фрод-моніторингу. Однак існуючі програми не містять у собі багатоетапність перевірок, в зв'язку з чим відсоток виявлення шахрайських дій з кожним роком падає все нижче.
Вчені Пермського Політеху створюють антифрод-програму з трьома різними та незалежними модулями. Це системи, які будують усередині себе моделі та навчаються. Кожен з них міститиме три основні методи: кластеризацію, класифікацію та алгоритм дерева рішень.
«Поведінка користувача відстежується системами на серверах: дні та час здійснення онлайн-транзакцій, обсяг і так далі. Формується так звана «допустима область», в яку має входити та чи інша операція. Кластеризація та класифікація – перші етапи виявлення шахрайських дій, які завдяки алгоритмам аналізують транзакцію та визначають, чи відхиляється вона від звичного поведінки користувача», – коментує Олександр Суботін, аспірант кафедри «Інформаційні технології та автоматизовані системи» ПНІПУ.
«Далі, після цих двох етапів, якщо система не змогла визначити, чи здійснював користувач платіж самостійно, дані аналізуються методом дерева рішень. Модуль системи оцінює параметри операцій і за ними формує відповідний вердикт. Алгоритм роботи запропонованої антифрод-системи включає паралельну роботу трьох незалежних модулів, кожен з яких містить три стадії перевірки.
Подібна багатоетапність підвищує ймовірність виявлення у порівнянні з системами з одним модулем. Зараз програмне забезпечення перебуває на стадії збору статистики та навчання і в перспективі може знизити ризик шахрайських транзакцій, довівши їх рівень виявлення до 95 відсотків і вище», – розповідає Рустам Файзрахманов, професор, завідувач кафедри «Інформаційні технології та автоматизовані системи» ПНІПУ, доктор економічних наук.
Розробка вчених ПНІПУ може бути використана для виявлення та запобігання цифровому шахрайству під час здійснення онлайн-покупок. Запропонований алгоритм та використання штучного інтелекту дозволять виключити можливість обходу зловмисниками такої системи, оскільки вона буде самообучатися та адаптуватися до змін і розпізнавання нових неправомірних дій.