تصميم خوارزمية كشف الاحتيال في مواقع التجارة الإلكترونية بهدف تحسين الدقة والسرعة في عمليات الكشف

الملخص

تعتبر أنظمة الكشف عن الاحتيال من أهم الأنظمة المستخدمة في مواقع التجارة الإلكترونية، وذلك بهدف حماية الموقع والمستهلك والشركات التي تعرض منتجاتها عبر مواقع التجارة الإلكترونية من الهجمات الاحتيالية، وعليه تقوم معظم مواقع التجارة الإلكترونية العالمية بتخصيص مبالغ مادية كبيرة بهدف تحسين وتطوير بنية أنظمة كشف الاحتيال لديها بهدف جعل النظام أكثر دقة و كفاءة.ولكن على الرغم من التطور الكبير في مجال الكشف عن الاحتيال إلا أن أغلب الحلول المقدمة ما تزال تعاني من مشكلتي الدقة والسرعة في التنفيذ، وعليه قام الباحث بتقديم نظام لكشف الاحتيال يعتمد بشكل أساسي على دراسة سلوك المستخدم ضمن الموقع، وتطبيق الحل على مجموعة بيانات Kaggle.com على مرحلتين ، الأولى تطبيق الحل على قاعدة البيانات الأساسية ، والثانية تطبيق الحل على قاعد البيانات الموسعة حيث قام الباحث بزيادة عدد السجلات وقام بتقديم نتائج الدقة ومقارنتها مع نتائج خوارزميات التنقيب عن المعرفة في قواعد البيانات المعرفية والتي تستخدم بشكل كبير في مجال الكشف عن الاحتيال في مواقع التجارة الإلكترونية.تقدم هذه المقالة حلاً ديناميكياً للاحتيال يعتمد على دراسة سلوك المستخدم ضمن موقع التجارة الإلكترونية, ومن ثم مقارنة نتائج الحل المقترح من قبل الباحث مع الحلول الثابتة المعتمدة على خوارزميات تقنيات التنقيب عن المعرفة في قواعد البيانات المعرفية, كما توضح المقالة أثر أخذ الخصائص المناسبة وإضافتها على مجموعة  البيانات Kaggle (وهي جدول يحتوي على مناقلات خاصة بموقع تجارة إلكترونية), حيث تم دراسة أثر أخذ الخصائص المناسبة بعين الاعتبار وأثرها على الدقة مع ازدياد عدد السجلات(عدد المناقلات الخاصة بكل مستخدم ضمن الموقع), كما قام الباحث بتقديم هيكلية تقوم بجمع المعلومات المطلوبة عن تفاعل المستخدم مع الموقع, ومن ثم مقارنة السلوك الحالي للمستخدم مع السلوك السابق المخزن ضمن قاعدة البيانات لتحديد هل المناقلة الحالية شرعية أم أنها عملية احتيالية.