Исследования по разработке методов противодействия мошенничеству в финансовых организациях с применением машинного обученияResearch on the development of methods for combating fraud in financial organizations using machine learning
Соискатель:
Руководитель:
Члены комитета:
Иванов Федор Ильич («Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики», д.н.п-м, председатель комитета), Бонч-Бруевич Андрей Михайлович (МГТУ им. Н.Э. Баумана, Факультет "Информатика и системы управления", к. т. н., член комитета), Гамаюнов Денис Юрьевич (Факультет вычислительной математики и кибернетики Московского государственного университета им. М.В. Ломоносова (Москва), к. ф.-м. н., член комитета), Евсютин Олег Олегович («Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики», к. т. н., член комитета), Крук Евгений Аврамович («Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики», д.т.н., член комитета)
Диссертация принята к предварительному рассмотрению:
6/11/2024
Диссертация принята к защите:
9/30/2024
Дисс. совет:
Совет по инженерным наукам и прикладной математике
Дата защиты:
12/12/2024
Диссертационное исследование посвящено разработке методов, направленных на повышение качества обнаружения мошенничества при использовании современных подходов машинного обучения и анализа данных. В данном исследовании предложено несколько методов для улучшения характеристик классификации в условиях дисбаланса классов и дрейфа концепции. Эти методы включают в себя построение новых атрибутов, извлеченных из графа, изменение разметки данных о мошеннических случаях и генерацию правил принятия решений в системах выявления мошенничества. Проведена апробация предложенных методов на реальных наборах данных. Результаты экспериментов демонстрируют рост характеристик качества обнаружения мошенничества.
Диссертация [*.pdf, 5.61 Мб] (дата размещения 10/2/2024)
Резюме [*.pdf, 1.14 Мб] (дата размещения 10/2/2024)
Summary [*.pdf, 1.13 Мб] (дата размещения 10/2/2024)
Публикации, в которых излагаются основные результаты диссертации
Reducing false positives in bank anti-fraud systems based on rule induction in distributed tree-based models (смотреть на сайте журнала)
Fraud risk assessment in car insurance using claims graph features in machine learning (смотреть на сайте журнала)
Отзывы
Отзыв научного руководителя
- Отзыв научного руководителя Лося Алексея Борисовича (дата размещения 6/11/2024)
Отзыв члена Комитета
- отзыв председателя Комитета Иванова Ф.И. (дата размещения 11/28/2024)
- отзыв члена Комитета Евсютина О.О. (дата размещения 11/28/2024)
- отзыв члена Комитета Гамаюнова Д.Ю. (дата размещения 11/28/2024)
- отзыв члена Комитета Бонч-Бруевич А.М. (дата размещения 11/28/2024)
- отзыв члена Комитета Крука Е.А. (дата размещения 11/28/2024)
Сведения о результатах защиты:
Комитет по диссертации рекомедовал присудить ученую степень кандидата наук (Протокол №2 от 12.12.2024). Решением диссертационного совета присуждена ученая степень кандидата наук (Протокол №32 от 24.12.2024))
См. на ту же тему
Моделирование влияния сентимента на биржевые характеристики криптоактивовКандидатская диссертация
Соискатель: Бакланова Валерия Сергеевна
Руководитель: Теплова Тамара Викторовна
Моделирование исправления ошибок в английских текстах с использованием синтетических и концентрированных наборов данныхКандидатская диссертация
Соискатель: Старченко Владимир Миронович
Руководитель: Ляшевская Ольга Николаевна
Методы глубинного обучения для предсказания Z-ДНК на основе омиксных данныхКандидатская диссертация
Соискатель: Бекназаров Назар Сохибжонович
Руководитель: Попцова Мария Сергеевна