Árvores de decisão aplicadas à detecção de fraudes bancárias

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Autor(es): dc.contributorRamos, Guilherme Novaes-
Autor(es): dc.creatorRamos, José Abílio de Paiva-
Data de aceite: dc.date.accessioned2021-10-14T17:32:00Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2021-10-14T17:32:00Z-
Data de envio: dc.date.issued2014-11-20-
Data de envio: dc.date.issued2014-11-20-
Data de envio: dc.date.issued2014-11-20-
Data de envio: dc.date.issued2014-06-25-
Fonte completa do material: dc.identifierhttp://repositorio.unb.br/handle/10482/16954-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/capes/610138-
Descrição: dc.descriptionDissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação, 2014.-
Descrição: dc.descriptionA oferta de produtos e serviços bancários através de canais virtuais tem aumentado nos últimos anos e, apesar do uso de diversas tecnologias de segurança, ainda existem transações fraudulentas que são concluídas com sucesso. Além disso, frequentemente os atacantes se adaptam a novas tecnologias mais rapidamente que as empresas alvejadas. Como proposta para aprimorar e agilizar as reações a fraudes, este trabalho visa indução automática de árvores de decisão a partir de amostras de dados transacionais para a identificação de transações fraudulentas. Os resultados são superiores aos alcançados pelo sistema vigente na instituição financeira, indicando que sua adoção, acompanhada de medidas reativas, podem reduzir os prejuízos financeiros, aumentar a recuperação de valores e diminuir o risco de dano à imagem da instituição, bem como o desgaste junto aos clientes. ________________________________________________________________________________ ABSTRACT-
Descrição: dc.descriptionThe offer of products and services by banks through virtual channels has increased in recent years and, despite the use of various technologies for security, fraudulent transactions are still being successfully completed. Moreover, hackers often adapt to new technologies more quickly than the targeted companies. In order to improve and expedite responses to frauds, this work aims to identify fraudulent transactions with decision trees induced automatically from samples of transactional data. The results obtained from the proposal are better than those provided by the system currently in use in the financial institution, indicating that the use of decision trees, together with additional reactive actions, can decrease financial loss, increase asset retrieval, and reduce the risk of damage to the client-institution relationship.-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Direitos: dc.rightsAcesso Aberto-
Direitos: dc.rightsA concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor com as seguintes condições: Na qualidade de titular dos direitos de autor da publicação, autorizo a Universidade de Brasília e o IBICT a disponibilizar por meio dos sites www.bce.unb.br, www.ibict.br, http://hercules.vtls.com/cgi-bin/ndltd/chameleon?lng=pt&skin=ndltd sem ressarcimento dos direitos autorais, de acordo com a Lei nº 9610/98, o texto integral da obra disponibilizada, conforme permissões assinaladas, para fins de leitura, impressão e/ou download, a título de divulgação da produção científica brasileira, a partir desta data.-
Palavras-chave: dc.subjectFraude-
Palavras-chave: dc.subjectAprendizado do computador-
Palavras-chave: dc.subjectBancos-
Palavras-chave: dc.subjectSistemas de segurança-
Título: dc.titleÁrvores de decisão aplicadas à detecção de fraudes bancárias-
Tipo de arquivo: dc.typelivro digital-
Aparece nas coleções:Repositório Institucional – UNB

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