Feb, 2024

保障交易：使用 IHT-LR 和网格搜索的混合可靠集成机器学习模型

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TL;DR本文介绍了一种最先进的混合集成可靠的机器学习模型，利用多个算法与合理的加权优化（使用网格搜索）智能结合，包括决策树、随机森林、K - 最近邻、多层感知器，以提高欺诈识别能力。该模型在公开可用的信用卡数据集上的实验中取得了令人印象深刻的准确率，分别为 99.66%、99.73%、98.56% 和 99.79%，集成模型达到了完美的 100%。该混合集成模型优于现有的作品，为高频情况下检测欺诈交易建立了新的基准，突出了该方法的有效性和可靠性，展示了其在实际欺诈检测应用中的卓越潜力。
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发现论文，激发创造
  • 使用先进的 Transformer 模型进行信用卡欺诈检测

    通过使用最新的 Transformer 模型进行数据处理和高度相关向量选择，本研究致力于创新应用于更可靠和精确的欺诈检测，通过与多个广泛采用的模型进行性能比较，包括支持向量机（SVM），随机森林，神经网络和逻辑回归等，比较指标如 Precision，Recall 和 F1 Score，结果表明 Transformer 模型在传统应用中表现出色，并在欺诈检测等领域展示了巨大潜力，为该领域带来实质性进展。

    Jun, 2024

  • 基于深度神经网络和 K - 最近邻的信用卡欺诈检测组合

    该论文介绍了一种基于欠采样算法、K 最近邻算法和深度神经网络的新技术，用于识别信用卡欺诈交易，并通过表现评估表明，DNN 模型具有高精度（98.12%），具有较好的欺诈交易检测能力。

    May, 2022

  • 基于同态加密的隐私保护信用卡欺诈检测

    本文提出了一种使用同态加密进行私密欺诈检测的系统，在使用明文数据训练完 XGBoost 和神经网络后，将其转换为同态加密模型用于私有推断，比较两种模型的延迟、存储和检测结果，并探讨部署的可行性和应用案例。

    Nov, 2022

  • 基于机器学习的网络入侵检测在大规模和不平衡数据上的应用：过采样、堆叠特征嵌入和特征提取

    我们介绍了一种基于机器学习的网络入侵检测模型，使用随机过采样处理数据不平衡并基于聚类结果进行堆叠特征嵌入，以及使用主成分分析进行维度约简，特别适用于大规模和不平衡的数据集，并在三个现阶段的基准数据集：UNSW-NB15、CIC-IDS-2017 和 CIC-IDS-2018 上进行了评估，结果表明该模型的性能持续优于现有技术，证明了该方法在网络入侵检测领域的重要进展和有效性。

    Jan, 2024

  • 针对网络入侵检测数据集特征调整的集成分类器设计

    本文针对 UNSW-NB15 数据集的类不平衡和特征空间中的类重叠问题，提出了一种机器学习分类器的数据驱动设计和性能评估方法，其中使用 Balanced Bagging、eXtreme Gradient Boosting、Hellinger Distance Decision Tree 等集成方法来解决不平衡数据问题，提出了两种新的算法来解决类重叠问题，并提高了测试数据的分类性能。实验证明，相比已有技术，该方法在二元和多种情况下均有显著优势。

    May, 2022

  • 基于集成分类器的工业物联网鲁棒性攻击检测方法

    本文旨在开发一种两阶段的异常检测模型，通过集成机器学习技术 - 支持向量机和朴素贝叶斯，使用集成混合技术进行预测，以及神经网络分类器和随机森林算法进行结果分类，提高工业物联网网络的可靠性。测试结果表明，该模型的准确性最高可达 99％，且优于传统的技术。

    Jan, 2021

  • 可解释人工智能与基于因果推断的 ATM 诈骗检测

    使用机器学习技术和过采样技术来识别银行 ATM 诈骗交易，并引入可解释的人工智能和因果推断来进行进一步研究。

    Nov, 2022

  • 优化的集成模型以实现安全的工业物联网设备

    提出了一种基于贝叶斯优化 - 高斯过程（BO-GP）和集成树状学习模型的框架，以提高工业物联网环境中入侵和攻击检测的性能。实验结果显示，与标准树模型和集成树模型相比，该框架在检测精度、准确率和 F-score 方面有所提高。

    Jan, 2024

  • 基于集成学习的物联网网络安全异常检测通过贝叶斯超参数敏感性分析

    本文通过使用集成机器学习方法以实现 IoT 的异常检测，提出了一个统一的框架，利用贝叶斯超参数优化适应包含多个 IoT 传感器读数的网络环境，实验结果表明与传统方法相比具有高预测能力。

    Jul, 2023

  • 使用增强随机森林分类器检测不平衡数据中的信用卡欺诈

    本论文研究了信用卡欺诈检测的难点 - 数据集不平衡的问题，采用随机森林算法和合成少数过采样技术（SMOTE）以提高欺诈检测的准确性，在信用卡交易数据集上实验，成功实现了欺诈检测的 98% 准确率。

    Mar, 2023