Development of a method for fraud detection in heterogeneous data during installation of mobile applications

Abstract

Запропоновано метод виявлення шахрайства при iнсталю-ваннi мобiльних додаткiв. Розроблений метод на вiдмiну вiд iснуючих використовує всi наявнi данi, незалежно вiд типiв, розмiрностi i розбiжностi цих даних та перетворює такi данi до однорiдних коефiцiєнтiв на основi запропонованого мето-ду шкалювання. Такий пiдхiд дозволяє пiдвищити точнiсть розв'язання задачi та побудувати вiдкриту до розширення базу знань з характеристиками шахраїв та правилами виявлен-ня користувачiв-шахраїв. Розроблена система шкал для пере-воду рiзнорiдних даних до однорiдних коефiцiєнтiв, яка дозво-лила побудувати математичну модель процесу шкалювання. Розроблено алгоритм шкалювання рiзнорiдних масивiв даних на основi запропонованих шкал та математичної моделi про-цесу шкалювання великих масивiв рiзнорiдних даних, що доз-волило всю множину даних привести до двох однорiдних груп. Запропоновано алгоритми обробки отриманих груп однорiдних даних та виявлення користувачiв-шахраїв. Розробленi алго-ритми з використанням коефiцiєнтiв схожостi мiж характе-ристиками користувачiв формують шаблони шахраїв, визна-чають характеристики та залежностi користувачiв-шахраїв, що дозволяє пiдвищити ефективнiсть та швидкiсть процесу виявлення шахраїв. Була запропонована схема процесу вияв-лення шахраїв, що використана в iнтелектуальнiй системi автоматичного виявлення шахраїв для проведення експеримен-тальних дослiджень. За результатами експериментальних дослiджень отримана точнiсть визначення шахраїв на заданiй репрезентативнiй вибiрцi 99,14 %. Результати експеримен-тальних дослiджень показали ефективнiсть автоматичного виявлення шахраїв та можливiсть розширення форматiв та характеристик користувачiв-шахраїв на основi iнтелектуаль-ного аналiзу i баз знань.