Entwicklung eines Hybrid-Modells zur Erkennung von Identitätsdiebstahl beim Online-Banking

Betrugserkennung ist im Bankenbereich ein wichtiges Thema. Betrug tritt in diesem Umfeld in unterschiedlichen Formen auf, wie beispielsweise organisierte Geldwäsche, Geldautomatenmanipulation oder Identitätsdiebstahl beim Online-Banking. Die Analyse der Banktransaktionen kann aufgrund des hohen täglichen Transaktionsvolumens der Kreditinstitute nicht von Hand bewältigt werden. Das Ziel dieser Arbeit ist in diesem Zusammenhang die automatische Entdeckung von Betrugstransaktionen innerhalb der kompletten Transaktionsmenge bei Banken mit Hilfe des Einsatzes eines Hybrid-Modells aus maschinellen Lernverfahren und Complex Event Processing-Technologie in Echtzeit. Die Betrugstransaktionen sind die Folge von erfolgreich durchgeführten Identitätsdiebstählen beim Online-Banking durch Betrugsmethoden wie Phishing, Pharming oder Trojanische Pferde. Die Anzahl dieser Betrugsfälle in diesem Bereich nimmt auch in Deutschland von Jahr zu Jahr stetig zu. …

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