اگلی نسل کے فراڈ کا پتہ لگانے میں مشین لرننگ اور ہڈوپ

مواد

• فراڈ اور بینک
• ہڈوپ میں مشین لرننگ دھوکہ دہی کو کیسے روک سکتی ہے؟
• بینک فراڈ کو روکنے کے لئے ٹولز
• مشین لرننگ کے بارے میں
• نتیجہ اخذ کرنا

ماخذ: Ajv123ajv / ڈریم ٹائم ڈاٹ کام

ٹیکا وے:

بینکاری کی صنعت میں فراڈ کی نشاندہی ہمیشہ ترجیح رہی ہے ، لیکن ہڈوپ اور مشین لرننگ جیسے جدید ٹولوں کے اضافے کے ساتھ ، یہ پہلے سے کہیں زیادہ درست ہوسکتی ہے۔

بینکاری کی صنعت کے لئے دھوکہ دہی کی نشاندہی اور روک تھام ایک حقیقی تکلیف ہے۔ صنعت دھوکہ دہی کو کم کرنے کے لئے ٹیکنالوجیز پر لاکھوں خرچ کرتی ہے ، لیکن موجودہ میکانزم میں سے بیشتر مستحکم تاریخی اعداد و شمار پر مبنی ہیں۔ اور اس تاریخی اعداد و شمار پر مبنی اسلوب اور دستخطی مماثلت پر انحصار کرتا ہے ، لہذا پہلی بار کی جعلسازانہ کارروائیوں کا پتہ لگانا بہت مشکل ہے اور اس سے بہت زیادہ مالی نقصان ہوسکتا ہے۔ واحد حل یہ ہے کہ کسی تاریخی اور اصل وقتی اعداد و شمار پر مبنی میکانزم کو نافذ کیا جائے۔ یہ وہ جگہ ہے جہاں ہڈوپ پلیٹ فارم اور مشین لرننگ کام میں آتی ہے۔

فراڈ اور بینک

بینک دھوکہ دہی کا بہت خطرہ ہیں ، کیونکہ دھوکہ دہی ہی ان کے پیسوں کے ضیاع کی بنیادی وجہ ہے۔ ایک اندازے سے پتہ چلتا ہے کہ بینک فراڈ کی وجہ سے ہر سال 1.7 ٹریلین ڈالر سے زیادہ کا نقصان ہوتا ہے۔ اس کی روک تھام کے لئے ، بینک دھوکہ دہی کی روک تھام پر بہت پیسہ خرچ کرتے ہیں۔ تاہم ، وہ اپنی حفاظت پر زیادہ خرچ نہیں کرتے ہیں۔ لہذا ، موجودہ ٹیکنالوجیز جن کے ساتھ آج بینک لیس ہیں وہ اتنی طاقتور نہیں ہیں۔ تاہم ، بڑا ڈیٹا اور مشین لرننگ موجودہ سسٹم کی بحالی اور دھوکہ دہی کو ہر سطح پر کم کرنے میں مدد مل سکتی ہے۔

دھوکہ دہی کا پتہ لگانے کے حالیہ طریقوں میں درج ذیل حدود ہیں:

موجودہ دھوکہ دہی سے بچاؤ کے طریقوں کی صورت میں ، دھوکہ دہی کے حالیہ واقعات کے مطابق الگورتھم کی مناسب اپڈیٹ ضروری ہے۔ تاہم ، اکثر یہ ماڈل سالانہ اپ ڈیٹ ہوتے ہیں کیونکہ لاگت اور وقت درکار ہوتا ہے۔ درست الگورتھم اخذ کرنا اور اسے استعمال کرنا بھی بہت مشکل ہے۔ لہذا ، اگر الگورتھم کو باقاعدگی سے اپ ڈیٹ نہیں کیا جاتا ہے تو ، نئے الگورتھم کے نفاذ تک دھوکہ دہی کا دھیان نہیں جاسکتا ہے ، جو مہینوں یا اس سے بھی سالوں بعد تعینات ہوسکتا ہے۔

جب آپ سافٹ ویئر کے معیار کی پرواہ نہیں کرتے ہیں تو آپ اپنی پروگرامنگ کی مہارت کو بہتر نہیں کرسکتے ہیں۔

ہڈوپ میں مشین لرننگ دھوکہ دہی کو کیسے روک سکتی ہے؟

بڑی مقدار میں ڈیٹا کو درست طریقے سے پروسس کرنا ہرکیولین کام ہوتا تھا ، لیکن بڑے اعداد و شمار کی آمد کے ساتھ ہی ، کئی تیز اور زیادہ طاقتور ڈیٹا پروسیسنگ ایپلی کیشنز بنائے گئے ہیں۔ ان ایپلی کیشنز میں سے ایک سب سے طاقتور ہڈوپ پلیٹ فارم ہے۔ ہاڈوپ اپنی میپ آر کی خصوصیت کی وجہ سے انتہائی طاقت ور ہے ، جس کی مدد سے یہ حقیقی وقت میں بڑی مقدار میں ڈیٹا آسانی سے پروسس کرنے کی سہولت دیتی ہے اور اس میں بہت سستی سے۔

چونکہ ہڈوپ آسانی سے بڑی مقدار میں ڈیٹا پر ایک ساتھ آسانی سے کارروائی کرسکتا ہے ، لہذا اس کا استعمال تمام پرانے لین دین کے ریکارڈوں اور دستخطوں پر عملدرآمد کرنے ، اور انتہائی درست ریاضیاتی ماڈل بنانے کے لئے کیا جاسکتا ہے۔ ان سودوں کی تفصیلات کو دستخط نکالنے کے لئے بھی استعمال کیا جاسکتا ہے ، جس سے بینک پہلی بار دھوکہ دہی کے لین دین کو روک سکتا ہے۔ تاہم ، جو سوال اب پیدا ہوتا ہے وہ یہ ہے کہ ڈیٹا کو پروسس کرنے اور کامل الگورتھم وضع کرنے کے لئے کون سا ٹول استعمال کیا جاسکتا ہے؟

بینک فراڈ کو روکنے کے لئے ٹولز

بینک فراڈ میں اضافے کے ساتھ ، دھوکہ دہی کے انتظام کی ایک اچھی درخواست وقت کی ضرورت ہے۔ ان ٹولز میں سے ایک اسکائیٹری ہے۔ اسکائٹری دراصل ایک خاص مشین لرننگ پلیٹ فارم ہے جو اعلی درستگی اور کارکردگی کی پیش کش کا وعدہ کرتا ہے ، یہاں تک کہ جب مسئلہ بڑے بینک ٹرانزیکشن ڈیٹا ریکارڈوں پر کارروائی کررہا ہو۔ یہ ہڈوپ کے میپ آر ٹائپ والے ڈیٹا کلسٹرز پر مبنی ہے ، جو حقیقی وقت میں ڈیٹا پروسیسنگ کو یقینی بناتا ہے۔ یہ مشین سیکھنے کے طریقہ کار کی ایک بڑی قسم کا استعمال بھی کرسکتا ہے ، بشمول نگران اور غیر جانچ پڑتال والے طریقے۔ مشین سیکھنے کے ایسے موثر طریقہ کار کی وجہ سے ، اسکائٹری ایک اعلی درجے کی ماڈل کی مدد سے جعلی لین دین کو روکنے اور یہاں تک کہ مشکوک لین دین کو روکنے کی اپنی اہلیت کی بنا پر پہلی بار کی دھوکہ دہی کو روکنے میں کامیاب ہے۔ اسکائٹری خود بخود بہترین معلومات کا انتخاب کرسکتی ہے اور انتہائی درست ماڈل بنانے کیلئے اسے استعمال کرسکتی ہے۔ یہ بڑی مقدار میں ڈیٹا کا آسانی سے تجزیہ بھی کرسکتا ہے ، لہذا اس کی مدد سے موجودہ ماڈل کو اپ ڈیٹ کرنا آسان ہے۔

مشین لرننگ کے بارے میں

مشین سیکھنا دھوکہ دہی کی نشاندہی کرنے کے لئے ایک بہت ہی طاقتور حل ہوسکتا ہے ، لیکن یہ بھی ایک بہت بڑا چیلنج ہوسکتا ہے۔ یہ تصور براہ راست مصنوعی ذہانت سے وابستہ ہے۔ حقیقت یہ ہے کہ ہماری مشینیں ہمارے لئے فیصلے کریں گی اخلاقی مضمرات کو جنم دے سکتی ہے۔ تاہم ، پریشان ہونے کی ضرورت نہیں ہے ، کیونکہ یہ درخواست ہمارے لئے کام کرے گی ، اور جب کسی انسانی ملازم کے زیر نگرانی بہترین فیصلے کریں گے۔ یقین دلاؤ ، مشین لرننگ دھوکہ دہی سے بچاؤ کی بہتر تکنیک تیار کرے گی اور مستقبل میں پیسے کے نقصان کو روکنے میں مددگار ہوگی۔

نتیجہ اخذ کرنا

دھوکہ دہی کے انتظام کے ل application بہترین ایپلی کیشن کو طاقتور ، تیز اور درست ہونا چاہئے اور اسے مختلف حالتوں میں ڈھالنا ہوگا۔ اس کو حاصل کرنے کے ل the ، درخواست میں دھوکہ دہی کی تازہ ترین اقسام کے ساتھ ڈیٹا بیس کو اپ ڈیٹ کرتے ہوئے لین دین کی تفصیلات اور دستخطوں کا انتخاب کرنا چاہئے۔ صرف ہڈوپ پر مبنی ایک پلیٹ فارم ہی یہ کام کر سکے گا ، کیونکہ ہڈوپ پر مبنی پلیٹ فارم انتہائی تیز مشین لرننگ ایپلی کیشنز ہیں جو بہت سی مختلف قسم کی مشین لرننگ الگورتھم کی مدد کر سکتے ہیں۔ اس کے ساتھ ہی ، ہڈوپ پر مبنی پلیٹ فارم بھی بہت درست ہیں ، لہذا وہ دھوکہ دہی کی بہت ساری واقعات کو آسانی سے روک سکتے ہیں ، کیونکہ وہ حقیقی وقت میں دھوکہ دہی کا پتہ لگاسکتے ہیں۔ اس کا مطلب یہ ہے کہ اگر کسی سرشار مشین لرننگ کی درخواست بینک کے ساتھ ہے تو ، اس بینک میں اتنی طاقت ہے کہ وہ دھوکہ دہی کا شکار ہوسکے۔