Mineração de dados para detecção de fraudes em transações eletrônicas

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2012
Autor(a) principal: José Felipe Júnior
Orientador(a): Wagner Meira Junior
Banca de defesa: Adriano Alonso Veloso, Leonardo Barbosa e Oliveira, Marden Silveira Neubert
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal de Minas Gerais
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Comércio Eletrônico
Aplicação Web
Mineração de Dados
KDD
Detecção de Fraudes
Link de acesso: http://hdl.handle.net/1843/ESBF-8SYPK3
Resumo: Com a crescente popularização da Internet, cresce ainda mais o número de pessoas que utilizam esse meio para realizar transações financeiras. No entanto, essa popularização tem atraído a atenção de criminosos, o que tem aumentado significativamente o número de casos de fraudes nesse cenário. Este trabalho propõe uma metodologia para detecção de fraude em pagamentos online baseada no processo de descoberta do conhecimento. Além disso, é realizada uma pesquisa abrangente na área de detecção de fraude preocupando-se com questões que vão desde a seleção de atributos da base de dados até a avaliação econômica das técnicas de inteligência computacional. Como forma de avaliação, foi definido o conceito de eficiência econômica e aplicado em um conjunto de dados real de uma das maiores empresas latino-americanas de serviço de pagamentos eletrônicos. Os resultados mostram bons desempenhos na detecção de fraudes, apresentando ganhos significativos em relação ao cenário atual da empresa.
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