کتاب کشف تقلب در تراکنش های کارت اعتباری در سیستم بانکی

کتاب الکترونیکی «کشف تقلب در تراکنش‌های کارت اعتباری در سیستم بانکی با استفاده از الگوریتم بهینه‌سازی رقابت استعماری و طبقه‌بندی ماشین بردار پشتیبان» نوشتهٔ سعید محمودی‌پور، اثری تخصصی در حوزهٔ بانکداری و فناوری اطلاعات است که نشر متخصصان آن را منتشر کرده است. این کتاب به بررسی روش‌های نوین کشف تقلب در تراکنش‌های مالی با تمرکز بر الگوریتم‌های داده‌کاوی و یادگیری ماشین می‌پردازد و راهکارهایی برای شناسایی و پیشگیری از تقلب در سیستم‌های بانکی ارائه می‌دهد. نسخه‌ی الکترونیکی این اثر را می‌توانید از طاقچه خرید و دانلود کنید.

درباره کتاب کشف تقلب در تراکنش های کارت اعتباری در سیستم بانکی

«کشف تقلب در تراکنش‌های کارت اعتباری در سیستم بانکی» اثری پژوهشی و دانشگاهی است که به بررسی چالش‌های امنیتی در بانکداری الکترونیک و راهکارهای مقابله با تقلب‌های مالی می‌پردازد. این کتاب در قالب ناداستان تخصصی و با ساختاری منظم، ابتدا مفاهیم پایه‌ای داده‌کاوی و اهمیت آن در کشف تقلب‌های مالی را شرح می‌دهد و سپس به معرفی انواع تقلب در بستر بانکداری الکترونیک و روش‌های شناسایی آن‌ها می‌پردازد. نویسنده، سعید محمودی‌پور، با مروری بر مطالعات پیشین و تحلیل الگوریتم‌های مختلف، زمینه را برای ارائهٔ روش پیشنهادی خود فراهم کرده است. ساختار کتاب شامل پنج فصل است که از کلیات و مفاهیم اولیه آغاز می‌شود و با ارائهٔ یک الگوریتم ترکیبی جدید و تحلیل نتایج شبیه‌سازی‌ها به پایان می‌رسد. این اثر به‌ویژه برای پژوهشگران، دانشجویان و فعالان حوزهٔ بانکداری و فناوری اطلاعات قابل استفاده است و تلاش دارد تصویری جامع از روندها و چالش‌های کشف تقلب در تراکنش‌های بانکی ارائه دهد.

خلاصه کتاب کشف تقلب در تراکنش های کارت اعتباری در سیستم بانکی

در این کتاب، نویسنده ابتدا اهمیت داده‌کاوی در کشف تقلب‌های مالی را مطرح کرده و نشان داده است که با افزایش حجم داده‌های بانکی، شناسایی الگوهای تقلب به‌صورت دستی تقریباً غیرممکن می‌شود. سپس به معرفی انواع تقلب در بانکداری الکترونیک و روش‌های سنتی و نوین شناسایی آن‌ها پرداخته است. دو رویکرد اصلی در تشخیص تقلب، یعنی تشخیص سوءاستفاده (بر اساس امضا و الگوهای شناخته‌شده) و تشخیص ناهنجاری (بر اساس انحراف از رفتار عادی مشتری) به‌تفصیل بررسی شده‌اند. در ادامه، الگوریتم‌های مختلف داده‌کاوی و یادگیری ماشین مانند شبکه‌های عصبی، خوشه‌بندی فازی و ماشین بردار پشتیبان معرفی شده‌اند و نقاط قوت و ضعف هر یک در زمینهٔ کشف تقلب تحلیل شده است. بخش اصلی کتاب به ارائهٔ یک روش ترکیبی جدید اختصاص دارد که در آن، ابتدا ویژگی‌های مؤثر از داده‌های تراکنش‌های بانکی استخراج و با استفاده از الگوریتم بهینه‌سازی رقابت استعماری، زیرمجموعه‌ای بهینه از این ویژگی‌ها انتخاب می‌شود. سپس با بهره‌گیری از طبقه‌بندی‌کنندهٔ ماشین بردار پشتیبان، داده‌ها دسته‌بندی و تراکنش‌های مشکوک شناسایی می‌شوند. در فصل‌های پایانی، نتایج حاصل از شبیه‌سازی و مقایسهٔ روش پیشنهادی با سایر روش‌ها ارائه شده و نشان داده شده است که این الگوریتم ترکیبی می‌تواند دقت و سرعت شناسایی تقلب را بهبود بخشد. در نهایت، کتاب با جمع‌بندی یافته‌ها و ارائهٔ پیشنهاداتی برای تحقیقات آینده به پایان می‌رسد.

چرا باید کتاب کشف تقلب در تراکنش های کارت اعتباری در سیستم بانکی را بخوانیم؟

این کتاب با تمرکز بر کاربرد عملی الگوریتم‌های داده‌کاوی و یادگیری ماشین در کشف تقلب‌های بانکی، به‌ویژه در تراکنش‌های کارت اعتباری، فرصتی برای آشنایی با جدیدترین روش‌های مقابله با تهدیدات مالی فراهم می‌کند. مطالعهٔ این اثر به خواننده کمک می‌کند تا با چالش‌های امنیتی بانکداری الکترونیک، انواع تقلب‌های رایج و راهکارهای نوین شناسایی آن‌ها آشنا شود. همچنین، ارائهٔ یک الگوریتم ترکیبی جدید و تحلیل نتایج شبیه‌سازی‌ها، دیدی کاربردی و پژوهشی به مخاطب می‌دهد و می‌تواند الهام‌بخش توسعهٔ راهکارهای مشابه در سایر حوزه‌های مالی و فناوری باشد.

خواندن این کتاب را به چه کسانی پیشنهاد می‌کنیم؟

این کتاب برای پژوهشگران و دانشجویان رشته‌های مهندسی کامپیوتر، فناوری اطلاعات، علوم داده و مدیریت مالی مناسب است. همچنین فعالان حوزهٔ بانکداری، متخصصان امنیت اطلاعات و علاقه‌مندان به داده‌کاوی و یادگیری ماشین که به‌دنبال راهکارهایی برای شناسایی و پیشگیری از تقلب‌های مالی هستند، می‌توانند از مطالب این اثر بهره‌مند شوند.

بخشی از کتاب کشف تقلب در تراکنش های کارت اعتباری در سیستم بانکی

«امروزه داده‌ها قلب تپندهٔ فرایند تجاری بیشتر شرکت‌ها تلقی می‌شوند و آن‌ها فارغ از خرد و کلان‌بودن نوع صنعت در تمامی صنایع نظیر ارتباطات، تولید، بیمه، کارت اعتباری و بانک‌داری و از طریق تعاملات در سیستم‌های عملیاتی شکل می‌گیرند؛ لذا نیازی به ابزاری است که بتوان داده‌های ذخیره‌شده را پردازش کرده و اطلاعات حاصل از آن را در اختیار کاربران قرار دهد. در این راستا، سازمان‌های بسیاری در حال استفاده از داده‌کاوی برای کمک به مدیریت تمامی فازهای ارتباط با مشتری هستند. این سازمان‌ها می‌توانند با بررسی ویژگی‌ها و علت استفاده برخی از مشتریان از کالاها و یا خدمات خود یا بررسی علل عدم استقبال برخی از مشتریان از برخی کالاها، نقاط قوت و ضعف خود را بیابند و در راستای بهبود شرایط گام بردارند. امروزه تقلب که قدمتی به اندازهٔ زندگی بشریت دارد، یک کسب‌وکار چندین میلیون دلاری در سطح دنیا محسوب شده و حجم مالی آن روزبه‌روز در حال افزایش است. در سال‌های اخیر، توسعهٔ فناوری‌های جدید، راه‌های زیادی را برای متقلبان و مجرمان بازکرده است که مرتکب تقلب شوند و یا فرصت‌های بیشتری را برای ارتکاب تقلب در اختیار مجرمان قرار دهد. تکنیک‌های شناسایی تقلب، علاوه‌بر آنکه تقلب‌ها و کلاهبرداری‌های صورت‌گرفته در یک سازمان را شناسایی کرده و مورد تجزیه‌وتحلیل قرار می‌دهد، به‌نوعی با شناخت رفتار کاربران یا مشتریان سعی در پیش‌بینی رفتار آتی آن‌ها داشته و ریسک انجام تقلب‌ها را کاهش می‌دهد.»