E-ticaret sistemlerinde sahtecilik tespit sistemi tasarımı
Fraud detecti̇on system design in e-commerce systems
Yazar: FATMA SERAP ÖRENLİ
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ UFUK ÖZKAYA
Süleyman Demirel Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2019
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
E-Ticaret sektörü ülkemizde ve dünyada hızla büyüyerek potansiyel varlığını ve gelişimini sürdürmektedir. Buna bağlı olarak mevcut işlerini e-ticaret ortamına taşımak isteyen firma sahiplerinin sayısı da hızla artış göstermektedir. E-Ticaret alanında taleplerin yüksek olması nedeniyle çok sayıda e-ticaret yazılımlarının bulunmasına karşın bu yazılımlardaki altyapı eksiklikleri, müşteri taleplerine kolay cevap verememesi, karmaşık yapıda tasarlanmış olmaları ve en önemlisi de verilen siparişlerde oluşabilecek sahtecilik kontrollerinin yapılmadığı ya da gözardı edildiği görülmektedir. Bu sebeple e-ticaret sektörüne katılacak olan yeni yazılımların geliştirilmesinde var olan bu eksikliklerin giderilmesine odaklanılmalı, oluşabilecek sahtecilik işlemleri de göz önünde bulundurularak önlemler alınmaya çalışılmalıdır.

Bu çalışmada mevcut sistemlerin incelenmesi ile alternatif bir e-ticaret altyapı yazılımının sunulması ve bununla birlikte tasarlanacak olan sistemin, siparişlerde oluşabilecek sahteciliklerin (fraud) tespit edilmesine yönelik, literatürdeki veri setlerinden yararlanılarak veri madenciliği sınıflandırma algoritmaları aracılığıyla tahmin sistemi önerilmesi ve performans karşılaştırmalarının yapılması amaçlanmaktadır.

Çalışma iki farklı veri seti için gerçekleştirilmiştir. Birinci çalışmada Eylül 2013 yılına ait 284.807 kayıttan oluşan kredi kartı verileri üzerinde özellik çıkarım yaklaşımları uygulanarak K-En Yakın Komşu Algoritması, Naive Bayes, Lojistik Regresyon, Destek Vektör Makineleri, Rassal Orman, Genelleştirilmiş Regresyon Sinir Ağı sınıflandırıcılarıyla başarım sonuçları değerlendirilmiştir. Belirtilen veri seti üzerinde kullanılan yöntemlerden Lojistik Regresyon yönteminin diğer yöntemlere göre daha yüksek başarı sağladığı tespit edilmiştir. İkinci çalışmada ise oluşturulan 700 adet kayıt içeren veri seti için yöntemlerin başarısı incelenmiştir. Kullanılan yöntemler arasında yine en iyi performans Lojistik Regresyon yöntemi ile elde edilmiştir.

Abstract:
As e-commerce area is rapidly growing all over the world, it's potential is also taking place and continuing it's development in our country. Companies who want to carry their work into online commerce websites are growing accordingly. Although there are many e-commerce softwares due to the high demands in the field of e-commerce, it is seen that the infrastructure deficiencies in these softwares, not being able to easily respond to customer demands, being designed in a complex structure and most importantly, the fraud controls that may occur in the orders placed are being ignored. Therefore, it should be focused on eliminating these deficiencies in the development of new software that will participate in the e-commerce sector and measures should be taken by taking fraud transactions into consideration.

In this study, it is aimed to present an alternative e-commerce infrastructure software by examining the existing systems and to propose a prediction system by using data mining classification algorithms and to make performance comparisons by using data sets in the literature in order to detect frauds of the system to be designed.

The study was carried out for two different data sets. In the first study, the performance results were evaluated with K-Nearest Neighbor Algorithm, Naive Bayes, Logistic Regression, Support Vector Machines, Random Forest and Generalized Regression Neural Network classifiers by applying feature selection approaches on credit card data consisting of 284.807 records of September 2013. Logistic Regression method, which is one of the methods used on the data set, was found to have higher success compared to the other methods. In the second study, the success of the methods for the data set consisting of 700 records was examined. Among the methods used, the best performance was obtained by Logistic Regression method.