Detecção de Fraudes na Indústria das Telecomunicações através da Tecnologia de Exploração de Dados
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Os analistas propuseram respostas diferentes para combater os movimentos falsos. Em qualquer caso, estas técnicas podem perder viabilidade na descoberta da extorsão, uma vez que os autores de fraudes irão, em geral, espalhar os seus rastros por meandros entre vários administradores de transmissão de meios de comunicação. Além disso, devido à ausência de informação genuína, os analistas precisam de fazer reproduções numa situação virtual, o que torna os seus modelos e resultados menos poderosos. No nosso artigo anterior, propusemos um sistema novo com alta precisão e seguranç...
Os analistas propuseram respostas diferentes para combater os movimentos falsos. Em qualquer caso, estas técnicas podem perder viabilidade na descoberta da extorsão, uma vez que os autores de fraudes irão, em geral, espalhar os seus rastros por meandros entre vários administradores de transmissão de meios de comunicação. Além disso, devido à ausência de informação genuína, os analistas precisam de fazer reproduções numa situação virtual, o que torna os seus modelos e resultados menos poderosos. No nosso artigo anterior, propusemos um sistema novo com alta precisão e segurança através da colaboração entre administradores de transmissão de meios versáteis. Nesta cópia original, aprová-lo-emos numa situação genuína, utilizando dados genuínos de Call Detail Records (CDR). Aplicamos o modelo Latent Dirichlet Allocation (LDA) aos clientes de perfil. Nessa altura, utilizamos uma estratégia dependente da Discrepância Máxima Média (MMD) para contrastar a dispersão de testes com fraudadores de coordenadas. A participação entre administradores de transmissão de meios de comunicação pode ajudar à precisão do reconhecimento, ao mesmo tempo que existe o perigo potencial de derrame de protecção. Um procedimento dependente da Privacidade Diferencial (DP) é utilizado para abordar esta questão.
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