Utvidgningen av den elektroniska handeln, tillsammans med ett ökat förtroende hos kunderna för elektroniska betalningar, gör bedrägerier till en avgörande faktor. Att upptäcka bedrägerier i (nästan) realtid ställer krav på utformning och genomförande av skalbara inlärningstekniker som kan inta och analysera massiva mängder strömmande data. Nya framsteg inom analys och tillgängligheten av lösningar med öppen källkod för lagring och bearbetning av Big Data öppnar nya perspektiv på området för upptäckt av bedrägerier. I detta dokument presenterar vi en SCARFF (Scalable Real-time Fusk Finder) som integrerar Big Data-verktyg (Kafka, Spark och Cassandra) med en maskininlärningsmetod som behandlar obalans, nonstationaritet och feedback latency. Experimentella resultat på en massiv datauppsättning av verkliga kreditkortstransaktioner visar att detta ramverk är skalbart, effektivt och korrekt över en stor ström av transaktioner.
Carcillo m.fl. REF introducerade också Scalable Real-time Fusk Finder (SCARFF), som införlivar big-data-teknik (Cassandra, Kafka och Spark) i en maskininlärningsmetod för att ta itu med icke-stationaritet, obalans och feedback latens.
SCARFF: a Scalable Framework for Streaming Credit Card Fraud Detection with Spark
{'venue': 'Information Fusion 41C (2018) pp. 182-194', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}