Analysis of the Effectiveness of Various Machine Learning, Artificial Neural Network and Deep Learning Methods in Detecting Fraudulent Credit Card Transactions

Çelik, Esra; Dal, Deniz; Bozkurt, Ferhat

doi:10.18185/erzifbed.954466

Makale Tam Makale Uluslararası 2022

Analysis of the Effectiveness of Various Machine Learning, Artificial Neural Network and Deep Learning Methods in Detecting Fraudulent Credit Card Transactions

Esra Çelik, Deniz Dal, Ferhat Bozkurt

Erzincan Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi Cilt 15 · Sayı 1 · ss. 144–167 · 01.03.2022

DOI ile aç

Özet

Kredi kartı, geçmişten günümüze teknolojide yaşanan gelişmelere paralel olarak ortaya çıkan ve insan hayatının

vazgeçilmez bir parçası haline gelen önemli bir üründür. Kredi kartının çevrimiçi alışverişi kolaylaştırmak,

alışverişlerde taksitlendirme imkânı sağlamak ve nakit para bağımlılığının önüne geçmek şeklinde

sıralanabilecek birçok avantajı mevcuttur. Bu nedenledir ki kredi kartlarının kullanım oranı dünya çapında gün

geçtikçe artmaktadır. Öte yandan kredi kartlarının güvenlik kaygılarıyla öne çıkan bazı riskleri de söz

konusudur. Farklı yöntemlerle tüketicilerin kimlik ve kredi kartı bilgilerine ulaşan dolandırıcılar bu bilgileri

kullanarak tüketicinin haberi olmadan çevrimiçi alışveriş yapmakta ve haksız bir çıkar elde etmektedir.

Dolayısıyla dolandırıcıların istismar ettikleri bu güvenlik zafiyetini boşa çıkarmak ve sahte kredi kartı

işlemlerinden dolayı e-ticaret şirketlerinin yaşadığı müşteri mağduriyetine etkili bir çözüm geliştirebilmek önem

taşımaktadır. Bu motivasyonla bu çalışma kapsamında ilgili problem açısından çözüm uzayını detaylıca

keşfedebilmek için farklı araştırma alanlarına ait yöntemlerin performansı mercek altına alınmıştır. Bu amaçla

üç makine öğrenmesi algoritması (K-En Yakın Komşu, Naive Bayes, Destek Vektör Makinesi), iki yapay sinir

ağı algoritması (İkili Sınıflandırıcı, Otomatik Kodlayıcı) ve iki derin öğrenme algoritması (Derin Otomatik

Kodlayıcı ve Derin Sinir Ağı Sınıflandırıcısı) gerçeklenmiştir. Söz konusu algoritmaların etkinliği literatürde yaygın olarak kullanılan ünlü bir veri seti ile test edilmiştir. Deneysel sonuçlar Derin Sinir Ağı

Sınıflandırıcısının sahte kredi kartı işlemlerinin tespiti noktasında bu çalışmada kullanılan diğer algoritmaları

ve literatürde şu ana kadar rapor edilmiş en iyi çalışmayı doğruluk ve AUROC başarım ölçütleri dikkate

alındığında geride bıraktığını göstermiştir.

Sürdürülebilir Kalkınma Amaçları

SKA 9: Sanayi, Yenilikçilik ve Altyapı
SKA 16: Barış, Adalet ve Güçlü Kurumlar

Atıf için künye

Çelik, E., Dal, D., & Bozkurt, F. (2022). Analysis of the Effectiveness of Various Machine Learning, Artificial Neural Network and Deep Learning Methods in Detecting Fraudulent Credit Card Transactions. Erzincan Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 15(1), 144–167. https://doi.org/10.18185/erzifbed.954466

BibTeX

@article{celik2022-176820,
  author = {Çelik, Esra and Dal, Deniz and Bozkurt, Ferhat},
  title = {Analysis of the Effectiveness of Various Machine Learning, Artificial Neural Network and Deep Learning Methods in Detecting Fraudulent Credit Card Transactions},
  journal = {Erzincan Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi},
  year = {2022},
  volume = {15},
  number = {1},
  pages = {144--167},
  issn = {1307-9085},
  doi = {10.18185/erzifbed.954466},
  url = {https://akademik.atauni.edu.tr/yayinlar/176820-analysis-of-the-effectiveness-of-various-machine-learning-artificial-neural}
}