Розробка концепції створення автоматизованої системи виявлення шахрайства в платіжних системах

Автор(и)

  • Юлія Леонідівна Хлевна Київський національний університет імені Тараса Шевченка, вул. Володимирська, 60, Київ, 01033, Україна http://orcid.org/0000-0002-1807-8450
  • Богдан Сергійович Коваль Київський національний університет імені Тараса Шевченка, вул. Володимирська, 60, Київ, 01033, Україна http://orcid.org/0000-0002-3757-0221

DOI:

https://doi.org/10.15276/aait.01.2021.3

Ключові слова:

виявлення шахрайства, машинне навчання, автоматизована система, хмарні обчислення, великі дані, обробка даних

Анотація

У роботі представлено попит поширення платіжних систем. Таке поширення пов’язане із розвитком технологій.
Виокремлено відкрите питання застосування платіжних систем – шахрайство. Встановлено, що не існує ефективного
алгоритму, який би був стандартом для всіх фінансових установ при виявленні, запобіганні шахрайства. Це пов’язано із тим,
що підходи до шахрайства є динамічними та вимагають постійної переробки прогнозів. Визначено перспективи розвитку
науково-практичних підходів попередження шахрайських операцій при здійсненні транзакцій. Встановлено, що машинне
навчання є доречним у рішенні задач виявлення шахрайства у платіжних системах. Але виявлення шахрайства в платіжних
системах полягає не тільки в побудові самого алгоритмічного ядра, але й у побудові надійної автоматизованої системи, яка
в режимі реального часу, за умови високого навантаження, здатна керувати потоками даних та ефективно оперувати
алгоритмічним ядром системи. У роботі описано архітектуру, принципи та моделі функціонування, інфраструктуру
автоматизованої системи виявлення шахрайства в платіжних системах. Визначено доцільність застосування хмарного вебсервісу. Обґрунтовано розгортання моделі у вигляді автоматизованої технології базі платформи Amazon Web Services.
Основою автоматизованої системи виявлення онлайн-шахрайства є Amazon Fraud Detector і налаштування робочих процесів
перевірки шахрайства в платіжних системах за допомогою настроюваного типу завдання Amazon A2I для перевірки і
підтвердження прогнозів з високим ризиком. Наведено приклад створення системи виявлення аномалій на потоках Amazon
DynamoDB за допомогою Amazon SageMaker, AWS Glue та AWS Lambd. Автоматизована система враховує динамічність
набору даних, оскільки функція AWS Lambda також працює з багатьма іншими потоковими службами AWS. Виокремлено
основні три завдання, які вирішує програмний продукт: запобігання та виявлення шахрайства в платіжних системах,
виявлення шахрайства за лічені хвилини, інтеграція програмного продукту у бізнес, де використовуються платіжні системи
та сервіси (наприклад, сервіси інтеграції платежів у фінансових установах, інтернет-магазинах, логістичних компаніях,
страхових полісах, торгових майданчиках, тощо). Визначено, що впровадження автоматизованої системи доречно
розглядати як проєкт. Запропоновано принципи впровадження проєкту. Встановлено, що для раціонального впровадження
проєкту потрібно розробити конкретизовану методології впровадження програмного продукту виявлення шахрайства у
платіжних системах бізнесових установ.

Завантаження

Дані завантаження ще не доступні.

Біографії авторів

Юлія Леонідівна Хлевна, Київський національний університет імені Тараса Шевченка, вул. Володимирська, 60, Київ, 01033, Україна

д-р техніч. наук, доцент каф. Технології управління 

 

Богдан Сергійович Коваль, Київський національний університет імені Тараса Шевченка, вул. Володимирська, 60, Київ, 01033, Україна

студент магістратури кафедри Технології управління 

Опубліковано

2021-03-12

Як цитувати

[1]
Khlevna I.L.., Koval B.S. “Development of the automated fraud detection system concept in payment systems”. Applied Aspects of Information Technology. 2021; Vol. 4, No. 1: 37-46. DOI:https://doi.org/10.15276/aait.01.2021.3.