Rilevazione delle frodi nel settore delle telecomunicazioni attraverso la tecnologia di data mining
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Gli analisti hanno proposto diverse risposte per contrastare i falsi movimenti. In ogni caso, queste tecniche possono perdere di efficacia nella scoperta delle estorsioni, poiché i truffatori diffonderanno costantemente le loro tracce vagando tra i vari amministratori di trasmissione dei media. Inoltre, a causa dell'assenza di informazioni autentiche, gli analisti devono effettuare riproduzioni in una situazione virtuale, il che rende i loro modelli e risultati meno potenti. Nel nostro lavoro passato, abbiamo proposto un sistema innovativo con alta precisione e sicurezza attraverso la collabo...
Gli analisti hanno proposto diverse risposte per contrastare i falsi movimenti. In ogni caso, queste tecniche possono perdere di efficacia nella scoperta delle estorsioni, poiché i truffatori diffonderanno costantemente le loro tracce vagando tra i vari amministratori di trasmissione dei media. Inoltre, a causa dell'assenza di informazioni autentiche, gli analisti devono effettuare riproduzioni in una situazione virtuale, il che rende i loro modelli e risultati meno potenti. Nel nostro lavoro passato, abbiamo proposto un sistema innovativo con alta precisione e sicurezza attraverso la collaborazione tra amministratori versatili della trasmissione dei media. In questa copia originale, lo approveremo in una situazione reale, utilizzando dati CDR (Call Detail Records) autentici. Applichiamo il modello Latent Dirichlet Allocation (LDA) per profilare i clienti. A questo punto utilizziamo una strategia dipendente dalla Maximum Mean Discrepancy (MMD) per contrastare la dispersione dei test con i meandri delle coordinate dei truffatori. La partecipazione tra amministratori di trasmissioni multimediali può aiutare la precisione del riconoscimento, mentre esiste il potenziale pericolo di dispersione della protezione. Per affrontare questo problema viene utilizzata una procedura dipendente dalla Privacy Differenziale (DP).
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