Brevet FR3099614A1 — publié le 20210205

Description Titre de l'invention : Mécanisme de détection de fraudes dans un environnement antagoniste DOMAINE DE L'INVENTION [0001] La présente invention est relative au domaine de la détection de fraudes pour des services de traitement automatique de l'information, notamment pour des transactions financières sur réseau de télécommunication. Elle s'applique notamment bien à la détection de fraudes organisées. [0002] CONTEXTE DE L'INVENTION [0003] Beaucoup de systèmes de traitement automatique de l'information nécessitent la mise en place d'un mécanisme de détection de fraudes. C'est notamment le cas des services de transactions financières sur les réseaux de télécommunication. [0004] Ces services sont ceux qui permettent des paiements et des transferts de données fi- nancières, principalement entre établissements bancaires, à la suite d'une requête d'un utilisateur par exemple lors d'un achat en ligne ou sur un terminal de paiement de type "PoS" (pour "Point of Sale") via une carte de paiement. [0005] Ces transactions sont extrêmement nombreuses. Pour cette raison au moins, il est donc nécessaire que les fraudes soient détectées de façon automatique, mais aussi parce que la détection doit intervenir au plus tôt, de façon temps-réel ou quasi temps réel, afin de déclencher des blocages ou actions correctrices permettant d'éviter ou minimiser l'impact de la fraude pour les utilisateurs et établissements bancaires. 100061 Il existe de nombreux mécanismes de détection automatique de fraudes. Parmi ceux- ci, on peut citer les forêts aléatoires (ou « random forests » en langue anglaise), les réseaux de neurones, les forêts d'isolation (ou « isolation fbrests » en anglais), les machines à vecteurs de support (ou SVM pour « Support Vector Machine »). Il existe également des méta-algorithmes de stimulation, ou "boosting" selon la terminologie usuelle en langue anglaise. Ces méta-algorithmes peuvent être utilisés avec plusieurs types d'algorithmes de classification automatique tels que les réseaux neuronaux ou les arbres de décision, etc. 100071 Ces différents mécanismes de détection de fraudes permettent de caractériser des comportements frauduleux à partir d'un ensemble d'apprentissage, et d'ainsi prédire une fraude à partir de cette caractérisation (ou classification). 100081 Toutefois, ils reposent sur la supposition que les comportements frauduleux sont suf- fisamment stationnaires dans leurs caractéristiques pour pouvoir être modélisés et ainsi prédit. Or, il s'avère que de plus en plus de fraudeurs sont organisés et suffisamment connaisseurs des mécanismes de détection de fraude pour concevoir des transactions 2 frauduleuses déjouant les caractérisations des comportements frauduleux usuels. Résumé de l'invention [0009] Un but de l'invention est donc d'améliorer la situation de l'état de la technique et de proposer un dispositif de détection de fraudes qui prenne en compte les tentatives des fraudeurs de présenter des fraudes déjouant les mécanismes d'apprentissage de l'état. de la technique. [0010] Selon un mode de réalisation, l'invention concerne un procédé de détection de fraudes dans un flux de transactions destinées à un service fourni sur un réseau de télécommunication, dans lequel les transactions dudit flux sont soumises à un classifieur configuré pour déterminer si chaque transaction soumise est une transaction normale ou frauduleuse, comprenant une étape d'apprentissage sur un ensemble d'exemples xi de transactions, dans lequel ladite étape d'apprentissage comprend la détermination d'un ensemble d'exemples antagonistes à partir desdits exemples d'apprentissage, et l'entrainement dudit classificur sur ledit ensemble d'exemples de transaction et sur ledit ensemble d'exemples antagonistes. [0011] Suivant des modes de réalisation préférés, l'invention comprend une ou plusieurs des caractéristiques suivantes qui peuvent être utilisées séparément ou en combinaison partielle entre elles ou en combinaison totale entre elles : le classifieur est composé d'un ensemble de classificurs faibles, ht, et ladite étape d'apprentissage comprend les étapes suivantes répétées de façon itérative pour [ensemble desdits classificurs faibles; sélection d'un échantillon dudit ensemble d'exemples en fonction d'un ensemble de probabilités associées à chaque exemple ; création d'un classifieur faible minimisant une erreur en classification sur cet échantillon ; détermination d'un exemple antagoniste pour chacun des exemples dudit échantillon mise à jour dudit ensemble de probabilités en fonction de ladite erreur, la probabilité associée à chacun desdits exemples dudit échantillon étant également fonction de la classification dudit exemple par ledit classificur faible et de la classification de l'exemple antagoniste associé audit exemple par ledit classifieur faible ; ainsi qu'une étape de création dudit classifieur à partir desdits classifieurs faibles. un exemple antagoniste, e': est déterminé à partir d'un exemple xi par la relation [Math.1] 4.1eiv dans laquelle e représente l'amplitude de la perturbation, yi représente la classe 3 associée à l'exemple x, clans ledit ensemble d'apprentissage, et V 2,1 (xi. yi ) re- présente le gradient sur x, de la fonction objectif J. ladite mise à jour dudit ensemble de probabilité Dt(i) est effectuée selon la relation : [Math.21 [ht yij - [Fit( ri Dr4-1(i) = Dr ( ) Z, -e v7 e [1, rn] dans laquelle ci, est un paramètre de mise à jour qui détermine une amplitude selon laquelle la mise à jour peut être effectuée entre chaque itération K est le nombre d'exemptes dans ledit ensemble d'apprentissage ; 4 est un paramètre de normalisation, y est un paramètre qui contrôle l'influence des exemples antagonistes dans le processus d'apprentissage, 1[11,(x;)=yi] et 1[11,(eiv)=y] représentent les valeurs d'une fonction indicatrice I[] valant -1 lorsque l'expression hi(x,)=y,_ respectivement h,(xlarv)=y,, est fausse, et 1 sinon ; le paramètre y est compris entre 0.5 et 0.8 ; lesdites probabilités sont initialement fixées de façon équiprobable ; ledit classifieur est créé par combinaison linéaire d'une base de fonctions dont les éléments sont lesdits classifieurs faibles ; [0012] Un autre aspect de l'invention concerne un support de stockage de données lisible par un processeur de données sur lequel est enregistré un programme comprenant des instructions pour l'exécution des étapes du procédé tel que précédemment défini. [0013] Un autre aspect de l'invention concerne un produit programme d'ordinateur comprenant des instructions pour l'exécution des étapes du procédé tel que précédemment défini, lorsque ledit programme est exécuté par un processeur de données. [0014] Un autre aspect de l'invention concerne un dispositif de détection de fraudes dans un flux de transactions destinées à un service fourni sur un réseau de télécommunication, comportant des moyens configurés pour la mise en oeuvre du procédé tel que précédemment défini. [0015] Ainsi, l'invention permet un apprentissage à la fois réactif et proactif, ainsi qu'il sera détaillé plus loin. BREVE DESCRIPTION DES FIGURES [0016[ [fig.1] illustre une vue schématique d'une architecture dans laquelle l'invention peut s'inscrire selon un dc ses modes de réalisation. [0017] [fig.2] schématise un organigramme d'un exemple dc modes de réalisation dc l'invention. [0018] [fig.3a] et [Fig 36] illustrent les concepts d'apprentissage réactif et d'apprentissage proactif. DESCRIPTION DETAILLEE DE L'INVENTION [0019] La Figure 1 illustre un contexte fonctionnel très haut niveau dans le cadre duquel l'invention peut être mise en oeuvre. Un utilisateur 10 transmet une transaction 13 à un service de gestion de transactions financières 11, comme un service de paiement, à travers un réseau de télécommunication 12. L'utilisateur 10 peut être un terminal de télécommunication avec lequel un ordre de paiement en ligne peut être placé; il peut aussi s'agir d'un terminal de paiement situé chez un commerçant, ou encore un système complexe situé au sein d'un établissement bancaire dans le cadre dc transactions inter-banques. [0020] Un dispositif de détection de fraudes 14 peut être inséré en amont, entre le réseau de télécommunication 12 et le service de gestion de transactions financières 11, par exemple au sein d'un même serveur 15 (ou ferme de serveurs). [0021] Lc dispositif de détection de fraudes 14 peut utiliser un modèle 16 élaboré par ap- prentissage puis l'utiliser en prédiction et généralisation pour classer les nouvelles transactions 13 en des classes telles que « fraude » et « transaction normale ». [0022] Ce modèle 16 peut être un classificur (ou « classeur ») unique ou composite (c'est-à-dire composé de plusieurs classifieurs). Il peut être de différents types (réseaux de neurones, forêts aléatoires, forêts d'isolation, machines à vecteurs de support, etc.), et il peut également être un méta-algorithme constitué d'un ensemble de classificurs faibles, qui est entrainé par stimulation (ou « boosting »). [0023] C'est donc sur la base des exemples qui lui est soumis que le classificur 16 peut apprendre et, par la suite, traiter des nouvelles transactions. H en ressort que le dispositif de détection dc fraudes 14 peut détecter une fraude que si celle-ci comporte des similitudes avec celles présentés dans le jeu d'apprentissage. [0024] Selon l'état de la technique, il existe très peu d'études sur le comportement des fraudeurs et sur les façons de déjouer un algorithme de classification automatique par apprentissage. [0025] On peut toutefois citer C. Szegedy, W. Zaremba, I. Sutskever, J. Bruna, D. Erhan, I. Goodfellow, R. Fergus, "Intriguing properties of neural netkvorks", arXiv preprint arXiv:1312.6199, 2013, ou encore S. Delecourt, Li Guo, "Building a robust mobile payment fraud detection system with adversarial examples" IEEE Artificial Intelligence and Knowledge Engineering, Juin 2019. [0026] Il en ressort que, d'une façon générale, les fraudeurs connaissent les mécanismes d'apprentissage et font en sort que les fraudes qu'ils présentent au système de détection soient mal classés par ces mécanismes. Pour ce faire, ils cherchent à introduire une perturbation dans la transaction présentée qui, à la fois, ne nuit pas à son bon traitement par le service de gestion des transactions mais induit l'algorithme de classification en erreur. [0027] Ainsi, dans le premier article précité, il est dit : "Cependant, nous constatons que l'application d'une perturbation imperceptible non aléatoire à une image de test, il est possible de modifier arbitrairement la prédiction du réseau (voir figure 5). Ces perturbations sont trouvées en optimisant l'entrée pour maximiser l'erreur de prédiction. Nous appelons les exemples si perturbés "exemples antagonistes" [0028] Mathématiquement, on peut formuler cette idée comme un problème d'optimisation, tel que : [Math.3] xody E , sous f (1.e a t rgmin Où f est le classifieur et x est une fraude. [0029] On peut considérer plusieurs types d'attaques frauduleuses, selon la connaissance dont dispose l'attaquant du mécanisme mis en oeuvre par le dispositif de détection automatique de fraudes : dans un premier cas, le système de fraudes a connaissance du mécanisme de détection de fraudes (modèle, algorithme, architecture, paramètres....) dans un second cas, le système de fraudes n'a pas cette connaissance. Il peut alors sonder son comportement en lui tnnsmettant plusieurs transactions frauduleuses ou non frauduleuses et en vérifiant comment celles-ci ont été classifiées par le dispositif de détection de fraudes. Avec un nombre de sondages suffisamment grand, le système de fraudes peut obtenir une bonne compréhension de ce mécanisme. Il peut également ne pas chercher à connaître le mécanisme de détection de fraudes qu'il souhaite attaquer mais simplement l'attaquer selon une stratégie qui fonctionne avec la plupart des mécanismes de détection. [0030] Dans le premier cas, appelé "boite blanche" (white box), différentes méthodes existent pour résoudre le problème d'optimisation formulé précédemment. Une méthode classique est la méthode "Fast Gradient Sign Method" (FGSM). Selon cette méthode, une transaction antagoniste xadv (ou "adverse" selon la terminologie anglaise) est générée en ajoutant une perturbation à la transaction x dans la direction du gradient de la fonction de "coût" (ou « toss » en anglais), selon l'expression : IMath.41 ..e"dv esign( V,,1( x, ) 6 [0031] Dans cette équation, c représente l'amplitude de la perturbation et V,J(x, y,',e) re- présente le gradient, ou dérivée, sur x de la fonction de coût J (ou « hiss finie/ion » selon la terminologie anglaise). [0032] Parmi la multitude de fonctions de coût possibles, on peut citer les plus connues : l'erreur quadratique moyenne (ou « Mean Squared Error », MSE, en anglais), l'entropie croisée (ou « cross cntropy »), la fonction de coût de Huhcr, etc. [0033] Par ailleurs, d'autres types d'attaques ont été développés, également. [0034] On peut par exemple citer l'attaque FGSM itérative qui effectue l'attaque FGSM pré- cédemment décrite, ne fois mais avec à chaque itération, une amplitude n fois moindre. [0035] On peut également citer l'attaque M1-FGSM (Momentum Iterative Fast Gradient Sign Mcthod, décrite dans l'article « Boosting Adversarial Attacks with Momentum », arXiv:1710.06081v3, mars 2018, ou encore l'attaque JSMA, décrite dans l'article « The Limitations of Deep Lcarning in Adversarial Scttings », arXiv:1511.07528v1, novembre 2018, ou encore celle décrite dans Nicholas Carlini & David Wagner, « Towards Evaluating the Robustncss of Neural Nctworks », arXiv:1608.04644, mars 2017 ? [0036] L'article "Intriguingproperties of neural nettvorks" a démontré que les transactions antagonistes ainsi générées pouvaient être valablement utilisées également dans les deux cas suivants, dits "boîte noire" (black box). Un système de fraude peut dans un premier temps entraîner son propre modèle de substitution (boite blanche), générer des transactions antagonistes puis appliquer ces transactions antagonistes au dispositif de détection de fraudes ciblé. [0037] Les fraudeurs peuvent jouer sur un ou plusieurs paramètres d'une transaction x vers un service. Par exemple, des transactions antagonistes rd' peuvent être générées à partir d'une transaction x en introduisant une perturbation sur le montant de la transaction, sur sa date et/ou heure, par exemple. Certains paramètres échappent normalement aux capacités des fraudeurs, comme les informations liés à la banque, toutefois, selon les systèmes, des brèches peuvent être possibles et, donc, de telles perturbations envisageables. [0038] Selon un aspect de l'invention, de telles perturbations peuvent être introduites par le mécanisme de détection de fraudes lui-même, afin de générer des exemples antagonistes x"av qui peuvent être utilisés pour entraîner le classifiera- 16, le rendant alors plus robuste à des attaques antagonistes. [0039] Les figures 3a et 3b illustrent respectivement l'apprentissage réactif, ou reactive training, selon l'état de la technique et l'apprentissage à la fois réactif et proactif selon l'invention. Dans un apprentissage réactif, il est nécessaire que les comportements frauduleux soient présents dans l'ensemble d'apprentissage afin de pouvoir, par la suite, s'en prémunir. Ainsi, chaque transaction de l'ensemble d'apprentissage peut par 7 exemple modifier les poids w, constituant les paramètres du modèle prédictif 16, afin que celui-ci puisse ensuite prédire une nouvelle transaction en deux classes « fraude » et « normal » (ou « getzuitze », en langue anglaise). [0040] Selon l'apprentissage proaetif, ou «proactive training », on dérive les com- portements frauduleux, en faisant des suppositions sur le mode opératoire des fraudeurs afin de les introduire dans l'ensemble d'apprentissage. Il n'est alors plus nécessaire que l'ensemble d'apprentissage initial contienne ces comportements frauduleux. Dans l'exemple de la figure 3h, les transactions de l'ensemble d'apprentissage permettent de générer des exemples antagonistes (« adversarial Quarks ») qui peuvent alimenter le mécanisme d'apprentissage classique, c'est-à-dire réactif, afin de modifier les poids w (en des poids w') du modèle prédictif 16. Celui-ci peut ensuite prédire une nouvelle transaction en deux classes « fraude » et « normal » (ou « genuine », en langue anglaise). [0041] Ccs modes opératoires peuvent être intégrés dans le système selon des mécanismes connus et étudiés, ou bien suite à leur détection par d'autres systèmes (cela s'appelle le « tran.sfer learning »). [0042] Autrement dit, l'invention revient à élargir l'ensemble d'apprentissage du classifieur 16 en y intégrant des exemples antagonistes représentatifs des fraudes selon des modes opératoires connus ou déterminés. [0043] Ccs modes opératoires de fraude, permettant de générer, ou dériver, un exemple anta- gonistes à partir d'un exemple de l'ensemble d'apprentissage initial, sont notamment les méthodes de fraude précédemment décrites : FGSM, FGSM itérative, MI-FGSM, JSMA, etc. [0044] La phase d'apprentissage, ou entraînement, du classifieur 16 est réalisée en lui soumettant un ensemble d'exemples de transactions, correctement étiquetées. Ainsi, dans cet ensemble d'exemples xi, on connait la véritable classe yi, c'est-à-dire si la transaction est normale ou frauduleuse, ceci ayant pu être par exemple vérifié par un contrôleur humain. En déterminant la classe f(xi) automatiquement déterminée par un classifieur f, on peut calculer l'erreur en classification pour cet exemple, puis, pour l'ensemble des exemples de l'ensemble de test afin d'estimer la performance du classifieur f. [0045] L'invention se base sur un mécanisme d'apprentissage d'un classifieur f pour la détection de fraudes dans un environnement sujet à des attaques antagoniste. [0046] Selon un mode de réalisation de l'invention, le classifieur f, 16, peut être un ensemble de classifieurs faibles associé à un méta-algorithme de stimulation. L'apprentissage d'un tel classifieur peut être effectué par une répétition itérative pour chacun des classifieurs faibles de l'ensemble constituant le classifieur « global ». [0047] Parmi ces mécanismes de stimulation, on peut citer "Adaboost" qui est extrêmement 8 utilisé. Sa version originale, pour la classification binaire, a été proposée dans Y. Freund, R. Schapirc, "A Decision-Theoric Generalization of on-Line Learning and an Application Io Boasting", 1995. Une version généralisée pour la classification muid-classes a ensuite été proposée dans Zhu, H. Zou, S. Rossa, T. Hastic, "Mufti-class AdaBoost", 2009. [0048] AdaBoost vise à piloter la phase d'apprentissage d'algorithmes de classification au- tomatique de sorte que les sorties de ces algorithmes (appelés classificurs faibles, ou « weak. learner » selon la terminologie anglaise) soient combinées en une somme pondérée qui représente la sortie finale du classificur stimulé. AdaBoost est adaptatif dans le sens où les classificurs faibles subséquents sont ajustés en faveur des échantillons mal classés par les classificurs précédents. [0049] Dans un mode de réalisation basé sur un algorithme tel que « Adaboost », l'apprentissage est effectué par une répétition itérative d'étapes, pour l'ensemble des classificurs faibles constituant le classificur « global » 16. Cette répétition forme une boucle 20, ainsi qu'illustré sur la figure 2. [0050] Les classificurs faibles peuvent être ajoutés jusqu'à stagnation de la valeur de la fonction de coût sur des itérations successives. Généralement, entre 100 et 500 classificurs faibles peuvent être utilisés, selon la complexité du problème. [0051] Dans la suite, on note h, le t-ièmc classificur faible constituant le classificur global H. On note h,(xi) la classe déterminée par le classificur h, pour l'exemple xi. [0052] Une première étape S1 consiste à sélectionner un échantillon d'exemples parmi les exemples de l'ensemble d'apprentissage, en fonction d'un ensemble de probabilités D' (i) associé à chaque exemple xi. [0053] On note i l'indice de l'exemple xi dans l'ensemble des exemples et t est l'indice du classifieur faible dans l'ensemble formé de T classifieurs faibles. [0054] Lors de la première itération, les probabilités peuvent être fixées de façon équi- probable pour l'ensemble des m exemples de l'échantillon : Dt(i)=1/m [0055] Dans une étape S2, on créé (en l'entrainant) un classifieur h, qui minimise l'erreur en classification sur l'échantillon sélectionné en étape Si. On note st cette erreur pour le classifieur faible ht. [0056] Selon un mode de réalisation, on utilise des réseaux de neurones comme classifieurs faibles. Le choix du type de classifieur faible est conditionné par la méthode de création des exemples antagonistes. On choisit, dans cet exemple, la méthode « FGSM » qui nécessite l'utilisation d'un gradient, ce qui implique d'utiliser un modèle dont le gradient est calculable, ce qui est le cas des réseaux de neurones multicouches (de type perceptions multicouches). [0057] Dans une étape S3, on détermine un exemple antagoniste pour chacun des exemples dudit échantillon. Cette étape étant indépendante, fonctionnellement, de l'étape S2, elle 9 peut avoir lieu avant celle-ci ou parallèlement. Dans un exemple de réalisation basé sur la méthode « FGSM », les exemples antagonistes x7' peuvent se déterminer à partir des exemples xi respectifs selon l'expression : [Math.5] = x.1+ e.,sign (.7 x..l (x1, ï.s) ) V l E [1, en]] 100581 La fonction de coût peut être choisie parmi celles precédemment évoquées. L'amplitude de la perturbation possible est un paramètre qui peut être déterminé de façon empirique. 11 traduit la capacité du fraudeur à modifier la transaction qu'il souhaite effectuer. 100591 On entraine alors le classifieur faible h, sur les exemples antagonistes. Cela revient à modifier la fonction de coût J en fonction de la fonction J initiale 1Math.61 (xi' i+ e.signr)7,.1(xi y i) 100601 Puis, dans une étape S4, on met à jour l'ensemble des probabilités D(i) en fonction de l'erreur .61 calculée en étape S2. La probabilité D(i) associé à l'exemple x; est également fonction de la classification de cet exemple par le classifieur h, et également de la classification de l'exemple antagoniste xriv correspondant, par ce même classifieur faible ht' 100611 On peut. ainsi exprimer la mise à jour de cet ensemble de probabilité pour l'itération suivant t+1 par rapport à l'itération courante t par l'expression suivante : 1Math.71 D'or (i) - _De (i) "e-{..,(1-y)./[ht(x,) utyi[hr( xr )=v1 i a [1, In] dans laquelle cc, est une valeur qui traduit la qualité prédictive du classifieur faible. Cette valeur peut être calculée par l'expression suivante [Math.8] ( 1 e (ft= t) + log (R7 -1) K est le nombre de classe. Dans le cas de la détection de fraudes, on peut fixer K=2, c'est-à-dire que l'on cherche à classer chaque transaction dans une catégorie « fraude » ou dans une catégorie « transaction normale » ; Z, est un paramètre de normalisation, de sorte que la somme des probabilités ,(i), pour tout i dans 1' intervalle Ll , mj, est égale à 1. [Math.9] n? - (1) =1 y est un paramètre qui contrôle l'influence des exemples antagonistes dans le processus d'apprentissage. Plus ce paramètre y est proche de 1, moins ceux-ci sont pris compte. Plus il est proche de 0, et plus on se focalise sur les exemples antagonistes. Selon l'invention yAl. Préférentiellement pe[0.5 ; 0.8]. Cet intervalle offre de meilleures performances et correspond à un compromis entre l'intérêt de la prise en compte des exemples antagonistes et des exemples de l'ensemble d'apprentissage ; i[h,(x,)=y,] ct1111,(xxidr)=y1 représentent les valeurs d'une fonction indicatrice I[] valant -1 lorsque l'expression h,(xj=y,, respectivement h,(4erv)=y, est fausse, et 1 sinon. Autrement dit : Math.10I Si hi( xi) = -1 Si h, ( # I[ht(x =y Et [Math.11] I [ h,(Cfr) = = 1 1 si -h,(xri-r ) # v Autrement dit encore, cette expression indique si un exemple x,, ou bien respectivement son exemple an agoniste associé "eh est correctement classé (=y,) ou non par le classifieur faible h, considéré. 100621 On peut considérer qu'un aspect de l'invention consiste donc à augmenter l'ensemble d"apprentissage pour y intégrer des exemples antagonistes dérivées des exemples existants de l'ensemble d'apprentissage. Ainsi, le mécanisme d'apprentissage se hase également sur les attaques prévisibles d'un fraudeur et le classifieur global sera mieux adapté pour détecter ces fraudes. 100631 Ces étapes SI-54 sont itérées pour l'ensemble des classifieurs faibles, c'est-à-dire pour t=1 à t=T. Dans l'exemple illustré en figure 2, on considère une étape S5 consistant à itérer t, puis à tester si t=T ou non. En fonction du résultat de cette comparaison, on soit en rehoucle vers l'étape SI, soit en sort de la boucle itérative pour terminer l'algorithme en étape S6. 100641 Dans cette étape S6, on crée le classifieur global à partir des classifieurs faibles pré- cédemment entrai nés. 100651 Ce classifieur global H(x) peut se voir comme une combinaison linéaire d'une base de fonctions dont les éléments sont les classifieurs faibles h,. Le coefficient multiplicatif du classifieur faible h, est le poids a, qui détermine la qualité prédictive du 11 modèle. [0066] Plus précisément, on peut écrire : [Math.12] H ( ) argma , t T x L (k, (.17) = k)) = [0067] Ce classificur H(x) tire ainsi profit des avantages du mécanisme d'apprentissage par stimulation, mais comme évoqué précédemment, il prend également en compte des exemples antagonistes qui sont dérivés des exemples de l'ensemble d'apprentissage et viennent ainsi enrichir l'apprentissage du classificur. Ces exemples antagonistes sont générés à chaque étape de l'algorithme itératif pour les exemples sélectionnés. Ces exemples peuvent être sélectionnés d'après des probabilités recalculées en fonction de l'erreur commise par les classifieurs faibles précédents. [0068] La détermination des exemples antagonistes vient donc renforcer ou élargir l'apprentissage de l'ensemble de classifieurs. [0069] Ainsi, le dispositif de détection de fraude est adapté à la détection des fraudes or- ganisées par l'anticipation, dans son apprentissage, des mécanismes habituels mis en oeuvre par les fraudeurs. [0070] Le principe d'entrainement d'un classifieur sur un ensemble composé d'exemples d'apprentissage ainsi que de leurs exemples antagonistes associé peut s'appliquer à n'importe quel autre type de classifieurs. 12 [Revendication I] [Revendication 2] REVENDICATIONSProcédé de détection de fraudes dans un flux de transactions destinées à un service fourni sur un réseau de télécommunication, dans lequel les transactions dudit flux sont soumises à un classificur configure pour déterminer si chaque transaction soumise est une transaction normale ou frauduleuse, comprenant une étape d'apprentissage sur un ensemble d'exemples xi de transactions, dans lequel ladite étape d'apprentissage comprend la détermination d'un ensemble d'exemples antagonistes à partir desdits exemples d'apprentissage, et l'entrainemcnt dudit classifieur sur ledit ensemble d'exemples de transaction et sur ledit ensemble d'exemples antagonistes. Procédé selon la revendication précédente, dans lequel ledit classifieur est composé d'un ensemble de classifieurs faibles, et ladite étape d'apprentissage comprend les étapes suivantes répétées de façon itérative pour l'ensemble desdits classifieurs faibles; sélection (S1) d'un échantillon dudit ensemble d'exemples en fonction d'un ensemble de probabilités associées à chaque exemple ; création (S2) d'un classifieur faible minimisant une erreur en classification sur cet échantillon ; détermination (S3) d'un exemple antagoniste pour chacun des exemples dudit échantillon ; mise à jour (S4) dudit ensemble de probabilités en fonction de ladite erreur, la probabilité associée à chacun desdits exemples dudit échantillon étant également fonction de la classification dudit exemple par ledit classifieur faible et de la classification de l'exemple antagoniste associé audit exemple par ledit classifieur faible ; [Revendication 3] ainsi qu'une étape de création (S6) dudit classificur à partir desdits classificurs faibles. Procédé selon l'une des revendications précédentes, dans lequel un exemple antagoniste, xei"i'' est déterminé à partir d'un exemple x; par la relation [Math.13] adv 13 [Revendication 4] dans laquelle c représente l'amplitude de la perturbation, y, représente la classe associée à l'exemple xi dans ledit ensemble d'apprentissage, et Vr/(xi. yi) représente le gradient sur x de la fonction objectif 1. Procédé selon l'une des revendications 1 à 3, dans lequel ladite mise à jour (S4) dudit ensemble de probabilité Dt(i) est effectuée selon la relation : [Math.14] r-k i(i) r ( ri) = yii - a,)4 [ ht redr ) -= y [ D T Vie [1, mi dans laquelle a, est un paramètre de mise à jour qui détermine une amplitude selon laquelle la mise à jour peut être effectuée entre chaque itération K est le nombre d'exemples dans ledit ensemble d'apprentissage ; 4 est un paramètre de normalisation, y est un paramètre qui contrôle l'influence des exemples antagonistes dans le processus d'apprentissage. 1111,(x,)=y11 et 1111,(xrir)=y,1 représentent les valeurs d'une fonction indicatrice II I valant -1 lorsque l'expression ht(xi)=yi. respectivement ht(eir)=y,, est fausse, et 1 sinon. [Revendication 5] [Revendication 6] [Revendication 7] [Revendication 8] [Revendication 9] Procédé selon la revendication précédente, dans lequel le paramètre y est compris entre 0.5 et 0.8. Procédé selon l'une des revendications précédentes, dans lequel lesdites probabilités sont initialement fixées de façon équiprobable. Procédé selon l'une des revendications précédentes, dans lequel ledit classifieur est créé par combinaison linéaire d'une base de fonctions dont les éléments sont lesdits classifieurs faibles. Support de stockage de données lisible par un processeur de données sur lequel est enregistré un programme comprenant des instructions pour l'exécution des étapes d'un procédé selon l'une quelconque des revendications précédente. Produit programme d'ordinateur comprenant des instructions pour l'exécution des étapes d'un procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 7, lorsque ledit programme est exécuté par un processeur de données. 14 [Revendication 10] Dispositif de détection de fraudes (14) dans un flux de transactions destinées à un service (11) fourni sur un réseau de télécommunication (12, 15), comportant des moyens configurés pour la mise en oeuvre du procédé selon l'une des revendications 1 à 7.