علوم رایانشی

علوم رایانشی

کشف تقلب در کارت‌های اعتباری با استخراج ویژگی از شبکه عصبی و طبقه‌بندی تقویت گرادیان سبک وزن

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
1 دانشجو، گروه ریاضیات و کاربردها، دانشکده علوم پایه، دانشگاه شاهد، تهران.
2 دانشیار، گروه ریاضیات و کاربردها، دانشکده علوم پایه، دانشگاه شاهد، تهران.
10.22034/csj.2026.251331
چکیده
با افزایش استفاده از کارت‌های اعتباری، تشخیص خودکار تراکنش‌های متقلبانه اهمیت بیشتری یافته است. در این پژوهش، دو مدل ترکیبی مبتنی بر شبکه‌ عصبی پیچشی و پرسپترون چندلایه برای استخراج ویژگی به‌کار گرفته شد و ویژگی‌های استخراج‌شده به الگوریتم تقویت گرادیان سبک‌وزن منتقل گردید. برای انتخاب بهترین لایه، پنج معیار کمّی شامل شاخص‌های کالینسکی- هاراباز، دیویس- بولدین، اطلاعات متقابل، میزان افزونگی و ابعاد لایه برای همه لایه‌ها محاسبه و لایه‌ بهینه براساس میانگین نرمال‌شده معیارها تعیین شد. نتایج نشان داد مدل‌های ترکیبی عملکرد بهتری نسبت به مدل منفرد دارند و مدل مبتنی بر شبکه پیچشی بیشترین کارایی را ارائه کرده است. این مدل موجب افزایش امتیازF1، کاهش قابل‌توجه خطای مثبت کاذب و افزایش اندک خطای منفی کاذب شد؛ اما این افزایش در برابر کاهش محسوس خطای مثبت کاذب قابل پذیرش بوده و تعادل میان دقت و بازیابی را حفظ می‌کند. آزمون ویلکاکسون تفاوت عملکرد را از نظر آماری معنادار نشان نداد، با این حال بهبود معیارهای عملکردی اهمیت استفاده از مدل ترکیبی مبتنی بر شبکه هم‌آمیختی را در سناریوهای واقعی تشخیص تقلب برجسته می‌سازد. تحلیل SHAP نیز نشان داد ویژگی دوم استخراج‌شده از شبکه هم‌آمیختی بیشترین نقش را داشته و تحت تأثیر متغیر «مقدار تراکنش» شکل گرفته است.
کلیدواژه‌ها
موضوعات

[1]      Taha, A. A. & Malebary S. J. 2020 An intelligent approach to credit card fraud detection using an optimized light gradient boosting machine, IEEE Access, Vol. 8, pp. 25579–25587.
[2]      Carneiro, N., Figueira, G., & Costa, M. 2017. A data mining based system for credit-card fraud detection in e-tail, Decision Support Systems, Vol. 95, pp. 91–101.
[3]      Umaru, I. A., Aliyu, A. A., Ibrahim, M., Abdulkadir, S., Ahmed, M. A., Abubakar, M. A., & Tanko, S. A. 2025. An enhanced hybrid model combining LSTM, ResNet, and an attention mechanism for credit card fraud detection, FUDMA Journal of Science, Vol. 9, No. 2, pp. 42–48.
[4]      Carcillo, F., Le Borgne, Y.-A., & Bontempi, G. 2018. Streaming active learning strategies for real-life credit card fraud detection, International Journal of Data Science and Analytics, Vol. 7, No. 1, pp. 33–45.
[5]      Lin, T. H. & Jiang, J. R. 2021. Credit card fraud detection with autoencoder and probabilistic random forest, Mathematics, Vol. 9, No. 21, pp. 16-1.
[6]      Berhane, T., Melese, T., Walelign, A., & Mohammed, A. 2023. A hybrid convolutional neural network and support vector machine-based credit card fraud detection model, Mathematical Problems in Engineering, Vol. 2023, No. 1, pp. 1–10.
[7]      Nancy, A. M., Kumar, G. S., Veena, S., Vinoth, N. S., & Bandyopadhyay, M. 2020. Fraud detection in credit card transaction using hybrid model, AIP Conference Proceedings, pp. 1–10.
[8]      Singh, S., Nimje, H., Fulpatile, A., & Neware, R. 2024. Credit card fraud detection using a hybrid machine learning algorithm, Preprints.
[9]      Boukhalfa, K., Harous, S., & Bouras, A. 2022. A novel text2IMG mechanism of credit card fraud detection: A deep learning approach, Electronics, Vol. 11, No. 4, p. 756.
[10]      Subagio, A. & Utama, D. N. 2025. Fraud credit card transaction detection using hybrid multilayer perceptron-random forest method, Edelweiss Applied Science and Technology, Vol. 9, No. 3, pp. 2482–2494.
[11]      Ming, R., Abdelrahman, O., Innab, N., & Ibrahim, M. H. K. 2024. Enhancing fraud detection in auto insurance and credit card transactions: A novel approach integrating CNNs and machine learning algorithms, PeerJ Computer Science, Vol. 10, p. e2088.
[12]      Du, H., Lv, L., Guo, A., & Wang, H. 2023. AutoEncoder and LightGBM for credit card fraud detection problems, Symmetry, Vol. 15, No. 4, p. 870.
[13]      Fanai, H. & Abbasimehr, H. 2023. A novel combined approach based on deep Autoencoder and deep classifiers for credit card fraud detection, Expert Systems with Applications, Vol. 217, p. 119562.
[14]      Mienye, I. D. & Jere, N. 2024. Deep learning for credit card fraud detection: A review of algorithms, challenges, and solutions, IEEE Access, Vol. 12, pp. 96893–96910.
[15]      Kasasbeh, B., Aldabaybah, B. & Ahmad, H. 2022. Multilayer perceptron artificial neural networks-based model for credit card fraud detection, Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science, Vol. 26, No. 1, pp. 362–373.
[16]      Ke, Q., Liu, J., Bennamoun, M., An, S., Sohel, F., & Boussaid, F. 2018. Computer Vision for Human-Machine Interaction, in *Computer Vision for Assistive Healthcare, pp. 127–145.
[17]      Zhao, X., Liu, Y., & Zhao, Q.2024. Improved LightGBM for extremely imbalanced data and application to credit card fraud detection, IEEE Access, Vol. 12, pp. 159316–159335.
[18]      Ganو M. & Zhang, L. 2021. Iteratively local fisher score for feature selection, Applied Intelligence, Vol. 51, No. 8, pp. 6167–6181.
[19]      Han, W., Chen, H., & Poria, S. 2021. Improving multimodal fusion with hierarchical mutual information maximization for multimodal sentiment analysis, arXiv preprint arXiv:2109.00412.
[20]      Carrara, N. & Ernst, J. 2020. On the estimation of mutual information, Proceedings, vol. 33, no. 1, p. 31-39.
[21]      Runge, J. 2018. Conditional independence testing based on a nearest-neighbor estimator of conditional mutual information, in Proceedings of the International Conference on Artificial Intelligence and Statistics, pp. 938–947.