Deep learning-based and cost-aware fraud detection system using multi-modal profiling approach to detect fraud attempts in airline ticket sales

---

Tezin Türü: Doktora

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Yıldız Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Deparment of Computer Engineering, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2024

Tezin Dili: İngilizce

Öğrenci: MEHMED TAHA ARAS

Danışman: Mehmet Amaç Güvensan

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Günümüzde ürün ve hizmet satışlarının gerçekleştiği çoğu dijital sistemde çalıntı kredi kartları ile teşebbüs edilen sahtekarlık vakaları hızla artmaktadır. Literatürde sahtekarlık tespit sistemlerinde en yaygın olarak kullanılan verisetleri bankacılık sektörüne ait olmasına rağmen, havacılık endüstrisi sahtekarlık vakalarından en çok etkilenen sektörlerden birisidir. Bu tez çalışmasında, öncelikle havacılık alanında modern makine öğrenmesi algoritmaları ile literatürde ilk defa bir ana hat oluşturulmuştur. Daha sonrasında birbiriyle bağlantısı olmayan işlemlerden oluşan işlemsel verisetlerinin yol açtığı bağıntısızlık probleminin önüne geçebilmek için derin öğrenmeye dayalı yeni, çok modlu bir profilleme mekanizması sunulmuştur. Çok modlu profilleme mekanizmasında kredi kartı profili, PNR(Passenger Name Record) profili ve kayıt profili olmak üzere fraud tespitine katkı sağlayabilecek üç farklı profil yer almaktadır. Oluşturulan bu yeni sistemde dengesiz veri seti probleminin ortadan kaldırılabilmesi için Dengeli Rastgele Aşağı Örnekleme (BRUS) algoritması geliştirilmiştir. Bu algoritma sayesinde çoğunluk kayıtlar arasında verisetinden dengeli şekilde seçim yapılabilen ve kayıt seçiminde duplikasyonun engellendiği bir mekanizma ortaya çıkarılmıştır. BRUS algoritmasının profilleme mekanizması ile birlikte kullanılmasıyla hem aşağı örnekleme yapılmış hem de profiller sayesinde seçilmeyen kayıtların bilgileri korunmuştur. Son olarak ise geliştirilen sistemin hem işlem sayısına hem de maliyete göre ölçüm yapabilmesi için maliyet tabanlı bir metrik sistemi ve bu metrikleri kullanan maliyet tabanlı bir ölçüm mekanizması geliştirilmiştir. Maliyet tabanlı bu ölçüm mekanizması sayesinde geliştirilen sahtekarlık tespit sisteminin hem finansal başarısı hem de müşteri memnuniyeti anlamındaki başarısı gözlemlenebilmektedir. Yeni oluşturulan profil tabanlı verisetinin, havacılık verilerine ilişkin iyi bilinen hiperparametreler ayarlanarak ince ayar yapılan derin bir sinir ağına beslenmesiyle önemli bir başarı elde edilmiştir.