Academic Journal
МЕТОДИКА УПРАВЛЕНИЯ АНТИФРОД-СИСТЕМОЙ В ЛОГИСТИЧЕСКОЙ ОТРАСЛИ НА ОСНОВЕ БАЙЕСОВСКОГО КЛАССИФИКАТОРА
| Title: | МЕТОДИКА УПРАВЛЕНИЯ АНТИФРОД-СИСТЕМОЙ В ЛОГИСТИЧЕСКОЙ ОТРАСЛИ НА ОСНОВЕ БАЙЕСОВСКОГО КЛАССИФИКАТОРА |
|---|---|
| Publisher Information: | ВЕСТНИК ВОРОНЕЖСКОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО ТЕХНИЧЕСКОГО УНИВЕРСИТЕТА, 2020. |
| Publication Year: | 2020 |
| Subject Terms: | международная логистика, система поддержки принятия решений, антифрод, система управления, уровни доверия, наивный байесовский классификатор |
| Description: | Рассматриваются вопросы по разработке эффективной системы управления клиентами для сервиса по международной доставке посылок. Все увеличивающийся поток электронных операций приводит и к увеличению числа потенциально небезопасных транзакций. Компании, осуществляющие услуги через интернет, нуждаются в комплексной антифрод-системе для минимизации экономических, финансовых и репутационных рисков. Система обеспечивает контроль за мошенническими действиями пользователя, хранит историю и ведет статистику по заранее отслеживаемым параметрам, также присутствует оценка клиента, на основании которой будет сделан вывод о правомерности операции. Аналитический модуль системы представляет собой строгий байесовский классификатор, который на основе имеющихся данных по клиенту и транзакциям делает оценку безопасности данной операции. Дано обоснование использования выбранного метода, а также сравнительная характеристика с методами машинного обучения. Модуль управления представляет собой интерфейс для оператора сервиса, который видит историю клиента и оценку его риска, данные по транзакции, и на основе этой информации либо разрешает, либо блокирует операцию. Оценка риска осуществляется с использованием уровня доверия, который в зависимости от действий клиента увеличивается или уменьшается также от уровня будет зависеть набор действий, который пользователь может выполнять без одобрения сервиса. Антифрод-система разрабатывается под нужды логистической компании, однако при перенастройке параметров проверок может использоваться для любых сервисов с клиентским взаимодействием и электронными операциями The article is devoted to the design of effective control system for the international parcel delivery service. Because of the growth of e-operations, potentially unsafe transactions count is increasing. Companies that provide services over the Internet need a complex antifraud system to minimize economic, financial and reputation risks. The system provides control over fraudulent user actions, stores a history and keeps statistics on monitored parameters there is also a clients assessment, which will help to conclude the legality of the operation. The analytical module of the system is a naive Bayes classifier, which makes a security assessment of this operation based on the available data of a client and their transactions. The article gives the justification given for using this approach as well as comparative characteristics with machine learning methods. The control module is an interface for the service operator, who sees the clients history and risk assessment, transaction data and based on this information he/she either allows or blocks the operation. Risk assessment is implemented using confidence level, which, depending on the actions of a client, increases or decreases, the set of actions that the client can make in the service will depend on this level. Antifraud system is developed for the needs of a logistics company, but can be used for any services with client interaction and electronic operations if we reconfigure parameters №1 (2020) |
| Document Type: | Article |
| Language: | Russian |
| DOI: | 10.25987/vstu.2020.16.1.003 |
| Accession Number: | edsair.doi...........d05aa18b62929a3c529ed0940943158c |
| Database: | OpenAIRE |
| DOI: | 10.25987/vstu.2020.16.1.003 |
|---|