Med hjälp av trådlösa mobila terminaler har blivit mainstream av Internettransaktioner, som kan verifiera användarnas identitet med lösenord, fingeravtryck, ljud och bilder. Men när dessa identitetsuppgifter väl har stulits kommer traditionella metoder för informationssäkerhet inte att undvika bedrägerier på nätet. Den befintliga konvolutionella neurala nätverk modell för bedrägeri upptäckt måste generera många derivata funktioner. I detta dokument föreslås en modell för upptäckt av bedrägerier baserad på det konvolutionella neurala nätverket inom området för online-transaktioner, som konstruerar en indatafunktion sekvensera skikt som genomför omorganisation av råa transaktionsfunktioner för att bilda olika konvolutionella mönster. Dess betydelse är att olika funktionskombinationer som går in i konvolutionskärnan kommer att producera olika derivatfunktioner. Fördelen med denna modell ligger i att ta lågdimensionella och icke-derivativa online transaktionsdata som indata. Hela nätverket består av ett funktionssekvensskikt, fyra konvolutionslager och poollager samt ett helt uppkopplat lager. Verifiera med online transaktionsdata från en kommersiell bank, de experimentella resultaten visar att modellen uppnår utmärkt bedrägeridetektion prestanda utan derivata funktioner. Och precisionen kan stabiliseras på cirka 91 % och återkallandet kan stabiliseras på omkring 94 %, vilket ökade med 26 % respektive 2 % jämfört med det befintliga CNN för upptäckt av bedrägerier.
Zhang m.fl. REF använde funktionerna i det konvolutionella neurala nätverket för att härleda funktioner.
A Model Based on Convolutional Neural Network for Online Transaction Fraud Detection
{'venue': 'Security and Communication Networks', 'journal': 'Security and Communication Networks', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}