Luận Văn: Phát Hiện Gian Lận Thẻ Tín Dụng Sử Dụng Machine Learning và Deep Learning

• Tác giả: Truong Minh Khiet
• Người hướng dẫn: Dr. Cao Thi Nhan
• Trường học: Vietnam National University Ho Chi Minh City
• Chuyên ngành: Bachelor of Engineering in Information Systems
• Đề tài: Phát Hiện Gian Lận Thẻ Tín Dụng Bằng Machine Learning và Deep Learning
• Loại tài liệu: thesis
• Năm xuất bản: 2023
• Địa điểm: Ho Chi Minh City

Mục lục chi tiết

• ACKNOWLEDGMENTS
• 1. CHƯƠNG 1: REASON FOR CHOOSING THE TOPIC
• 1.1. Research scope of the topic
• 2. CHƯƠNG 2: THEORETICAL BACKGROUND AND RELATED WORKS
• 2.1. Fraud detection
• 2.2. Extreme learning method
• 2.3. Support vector machine (SVM)
• 2.4. Convolutional Neural Network (CNN)
• 3. CHƯƠNG 3: EXPERIMENTAL ENVIRONMENT
• 3.1. Applied machine learning & ensemble learning techniques
• 3.1.1. K-nearest neighbours (KNN)
• 3.1.2. Support vector machine (SVM)
• 3.1.3. Extreme learning method (ELM)
• 3.2. Applied deep learning techniques
• 3.2.1. Baseline
• 3.2.2. Convolutional neural network (CNN)
• 3.3. Performance-evaluation results
• 4. CHƯƠNG 4: USE MACHINE LEARNING ALGORITHMS
• 4.1. Convolutional neural network (CNN)
• 4.2. Compare results among algorithms
• 4.3. Limitations and development directions
• 4.4. Development directions
• LIST OF FIGURES
• LIST OF TABLES
• ABSTRACT

Tóm tắt

I. Tổng Quan Về Phát Hiện Gian Lận Thẻ Tín Dụng Bằng Machine Learning

Phát hiện gian lận thẻ tín dụng là một thách thức lớn trong ngành tài chính. Với sự gia tăng của các giao dịch trực tuyến, gian lận thẻ tín dụng đã trở thành một vấn đề nghiêm trọng. Các tổ chức tài chính cần các phương pháp hiệu quả để phát hiện và ngăn chặn gian lận. Machine Learning (ML) và Deep Learning (DL) đã nổi lên như những công cụ mạnh mẽ trong việc phát hiện gian lận. Chúng có khả năng phân tích dữ liệu lớn và phát hiện các mẫu bất thường trong giao dịch.

1.1. Định Nghĩa Gian Lận Thẻ Tín Dụng

Gian lận thẻ tín dụng là hành vi sử dụng thông tin thẻ tín dụng bị đánh cắp để thực hiện giao dịch trái phép. Điều này có thể xảy ra qua việc sử dụng thẻ bị mất, bị đánh cắp hoặc thông tin thẻ giả mạo.

1.2. Tầm Quan Trọng Của Phát Hiện Gian Lận

Việc phát hiện gian lận thẻ tín dụng không chỉ bảo vệ người tiêu dùng mà còn giúp các tổ chức tài chính giảm thiểu thiệt hại tài chính. Hệ thống phát hiện gian lận hiệu quả có thể tăng cường lòng tin của khách hàng và bảo vệ danh tiếng của doanh nghiệp.

II. Thách Thức Trong Phát Hiện Gian Lận Thẻ Tín Dụng

Phát hiện gian lận thẻ tín dụng đối mặt với nhiều thách thức. Một trong những thách thức lớn nhất là sự biến đổi liên tục của các phương thức gian lận. Các kẻ gian lận luôn tìm kiếm các lỗ hổng trong hệ thống. Hơn nữa, việc phân tích dữ liệu lớn và không đồng nhất cũng gây khó khăn cho việc phát hiện chính xác.

2.1. Sự Biến Đổi Của Các Phương Thức Gian Lận

Các phương thức gian lận ngày càng tinh vi hơn, từ việc sử dụng thẻ giả đến các giao dịch trực tuyến không hợp lệ. Điều này yêu cầu các hệ thống phát hiện phải liên tục cập nhật và cải tiến.

2.2. Dữ Liệu Không Đồng Nhất

Dữ liệu giao dịch có thể đến từ nhiều nguồn khác nhau và có thể không đồng nhất. Việc xử lý và phân tích dữ liệu này để phát hiện gian lận là một thách thức lớn.

III. Phương Pháp Machine Learning Trong Phát Hiện Gian Lận

Machine Learning cung cấp nhiều phương pháp để phát hiện gian lận thẻ tín dụng. Các thuật toán như Học Tập Cạnh (SVM), Học Tập Gần Nhất (KNN) và Học Tập Tăng Cường (Boosting) đã được áp dụng thành công. Những phương pháp này giúp phân tích dữ liệu và phát hiện các mẫu gian lận một cách hiệu quả.

3.1. Học Tập Cạnh SVM

SVM là một trong những thuật toán phổ biến trong phát hiện gian lận. Nó giúp phân loại các giao dịch thành hợp lệ và gian lận bằng cách tìm kiếm một siêu phẳng tối ưu.

3.2. Học Tập Gần Nhất KNN

KNN là một phương pháp đơn giản nhưng hiệu quả trong việc phát hiện gian lận. Nó dựa trên việc so sánh các giao dịch mới với các giao dịch đã biết để xác định tính hợp lệ.

IV. Ứng Dụng Deep Learning Trong Phát Hiện Gian Lận

Deep Learning, đặc biệt là Mạng Nơ-ron Tích Chập (CNN), đã chứng minh được hiệu quả trong việc phát hiện gian lận thẻ tín dụng. Các mô hình này có khả năng học hỏi từ dữ liệu lớn và phát hiện các mẫu phức tạp mà các phương pháp truyền thống không thể làm được.

4.1. Mạng Nơ ron Tích Chập CNN

CNN là một trong những mô hình Deep Learning mạnh mẽ nhất. Nó có khả năng xử lý và phân tích hình ảnh, nhưng cũng có thể áp dụng cho dữ liệu giao dịch để phát hiện gian lận.

4.2. So Sánh Hiệu Suất Giữa ML và DL

Nghiên cứu cho thấy rằng các mô hình Deep Learning thường đạt được độ chính xác cao hơn so với các mô hình Machine Learning truyền thống trong việc phát hiện gian lận thẻ tín dụng.

V. Kết Quả Nghiên Cứu Về Phát Hiện Gian Lận

Nghiên cứu đã chỉ ra rằng việc áp dụng Machine Learning và Deep Learning có thể cải thiện đáng kể khả năng phát hiện gian lận thẻ tín dụng. Các mô hình hiện đại như CNN và XGBoost đã đạt được độ chính xác lên đến 94%. Điều này cho thấy tiềm năng lớn của các công nghệ này trong việc bảo vệ người tiêu dùng và tổ chức tài chính.

5.1. Đánh Giá Hiệu Suất Các Mô Hình

Các mô hình được đánh giá dựa trên các chỉ số như độ chính xác, độ nhạy và độ đặc hiệu. Kết quả cho thấy rằng các mô hình Deep Learning vượt trội hơn trong việc phát hiện gian lận.

5.2. Ứng Dụng Thực Tiễn

Các tổ chức tài chính đã bắt đầu áp dụng các mô hình Machine Learning và Deep Learning để phát hiện gian lận, giúp giảm thiểu thiệt hại và tăng cường an ninh cho khách hàng.

VI. Tương Lai Của Phát Hiện Gian Lận Thẻ Tín Dụng

Tương lai của phát hiện gian lận thẻ tín dụng sẽ tiếp tục phát triển với sự tiến bộ của công nghệ. Các mô hình Machine Learning và Deep Learning sẽ ngày càng trở nên tinh vi hơn, giúp phát hiện gian lận một cách nhanh chóng và chính xác hơn. Sự kết hợp giữa các công nghệ mới và dữ liệu lớn sẽ mở ra nhiều cơ hội mới trong lĩnh vực này.

6.1. Xu Hướng Công Nghệ Mới

Các công nghệ như trí tuệ nhân tạo và blockchain có thể được tích hợp vào hệ thống phát hiện gian lận, tạo ra những giải pháp an toàn hơn cho người tiêu dùng.

6.2. Nghiên Cứu Tương Lai

Nghiên cứu trong lĩnh vực này sẽ tiếp tục tập trung vào việc cải thiện độ chính xác và hiệu quả của các mô hình phát hiện gian lận, đồng thời tìm kiếm các phương pháp mới để đối phó với các hình thức gian lận ngày càng tinh vi.