Denetimsiz öğrenme ile kredi kartı kopyalama noktalarının tespit edilmesi
Point of compromise detection with unsupervised learning
Yazar: FUAT ÖGME
Danışman: DOÇ. DR. MİNE ELİF KARSLIGİL YAVUZ
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2020
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Kredi  kartı kullanımının  yaygınlaşması  ile  birlikte,   kredi  kartı  sahteciliği  de  zamanla  artış göstermiştir.  Kart dolandırıcıları, kart bilgilerini ele geçirmek için çeşitli yöntemler geliştirmektedir.    Bu  yöntemlerden  birisi  de,  kullanıcılara  ait  kredi  kartlarının, dolandırıcılar  tarafından  ATM'lerde  ve  POS  cihazlarında  oluşturulan  düzeneklerle kopyalanarak kullanılmasıdır. Bu çalışmada, sahtekarlığa karıştığı tespit edilmiş kredi kartlarının kopyalandıkları iş yerlerini tespit etmeye yönelik bir yöntem önerilmiştir. Bunun için önce kredi kartı sahtekarlıklarında kopyalama vakaları incelenerek kart  kopyalama  problemi  incelenmiştir. Daha  sonra  kart  bilgilerinin  suçlular tarafından  ele  geçirildği  kart  kopyalama  noktalarını  tespit  edilmesini  sağlayarak, kart kopyalama kaynaklı kredi kartı sahtekarlıklarını azaltmayı amaçlayan yeni bir yöntem önerilmiştir.  Önerilen yöntem, kopyalanma sonucunda gerçekleşen benzer sahte işlemlerin kümeleme yöntemi ile gruplanması ve oluşturulan gruplardaki ortak özelliklere sahip kredi kartlarının geçmiş işlemlerinin incelenerek kopyalandıkları olası iş yerlerinin tespit edilmesini hedeflemektedir. Çalışmada 2016-2018 yılları arasında gerçekleşen ve sahte olduğu beyan edilmiş gerçek işlemler ve bankalar tarafından kopyalama merkezi olduğu tespit edilmiş iş yerlerine ait  veriler kullanılmıştır. Önce veri kümesi üzerinde ön işlemler gerçekleştirilmiştir. Daha sonra karakteristik özelliklerin elde edilebilmesi için  farklı özellik çıkarma yöntemleri ile testler yapılmış ve Özkodlayıcı (AutoEncoder) yöntemi ile özellik çıkarma işlemi gerçekleştirilmiştir. Sahte işlemler benzerliklerine göre K-ortalama kümeleme yöntemiyle gruplanmıştır. Kümeleme sonucunda oluşan  her  bir  küme  için,  kredi  kartlarının  geçmiş  işlemleri analiz edilmiştir. Analiz aşamasında kredi kartlarının geçmişte kullanıldıkları iş yerleri, iş yerlerinde ortak kullanılan kart sayısına ve iş yeri skorlarına göre derecelendirilerek bu iş yerlerinden kopyalama merkezi adayları seçilmiştir. Yöntemin başarısı bir  banka  tarafından  sağlanan,  gerçek  kart  kopyalama noktaları ile değerlendirilmiştir.

Abstract:
With the widespread use of credit cards, credit card fraud has also increased over time.
Credit card fraudsters develop various methods to capture card information. One of these methods is to use the credit cards of the users by copying them with the mechanisms created by the fraudsters in ATMs and POS devices. In this study, a method is proposed to identify the merchants where credit cards, which are found to be involved in fraud, are copied.
For this; initially, copying cases in credit card frauds were examined and the problem of card copying was examined. Then, a new method is proposed, which aims to reduce credit card frauds, by identifying merchants where the card copying operation took place and card information has been captured by criminals. The proposed method aims to group similar transactions that are reported as card copy frauds with the clustering method and to identify possible merchants that are involved in this scheme by finding matching merchants in the created groups with the examination of previous transactions of the credit cards. In the study, real transactions that have been reported as fraudulent between 2016-2018 and the data of the merchants marked as copying centers by banks were used. Research began with acquisition and preprocessing of the data. Later, in order to obtain the characteristic properties, tests were performed with the usage  of  different feature extraction methods and feature extraction has decided to be carried out by AutoEncoder method. Fraudulent transactions then, are grouped by K-mean clustering method according to their similarities. For each cluster formed as a result of clustering, the past transactions of credit cards has been analyzed. In the analysis stage, the merchants where credit cards were used in the past were graded in accordance with the number of fradulent common cards used in the merchants. From this merchants scores, candidates for copy centers has been selected. The accuracy of the method has been evaluated with real card copy points provided by a bank.