Jeu de données de tickets de caisse pour la détection de fraude documentaire (2023)

Abstract: L’utilisation généralisée de documents numériques non sécurisés par les entreprises et les administrations comme pièces justificatives les rend vulnérables à la falsification. En outre, les logiciels de retouche d’images et les possibilités qu’ils offrent compliquent les tâches de la détection de fraude d’images numériques. Néanmoins, la recherche dans ce domaine se heurte au manque de données réalistes accessibles au public. Dans cet article, nous proposons un nouveau jeu de données pour la détection des faux tickets contenant 988 images numérisées de tickets et leurs transcriptions, provenant du jeu de données SROIE (scanned receipts OCR and information extraction). 163 images et leurs transcriptions ont subi des modifications frauduleuses réalistes et ont été annotées. Nous décrivons en détail le jeu de données, les falsifications et leurs annotations et fournissons deux baselines (basées sur l’image et le texte) sur la tâche de détection de la fraude.

## introduction la détection automatique de fraudes est devenue une tâche inévitable dans les flux de documents des entreprises, car l'acceptation de documents falsifiés peut servir comme support à d'autres types de fraude. par exemple, un fraudeur peut grâce à des faux documents s'assurer une usurpation d'identité ou à l'obtention d'un prêt pour financer des activités criminelles telles que des attaques terroristes. cependant, les travaux de recherche proposés manquent de généralité, car ils sont très spécifiques à un certain type ou méthode de falsification, et il en va de même pour les ensembles de données disponibles. l'un des principaux défis de la détection de la fraude documentaire est le manque de données annotées librement disponibles. en effet, la collecte de documents frauduleux est entravée par la réticence des fraudeurs à partager leur travail, comme on peut s'y attendre dans toute activité illégale, ainsi que par les contraintes qui pèsent sur les entreprises et les administrations pour partager des données sensibles @xcite @xcite . en outre, de nombreuses études sur la fraude ne se concentrent pas sur les documents eux-mêmes, mais sur les transactions, telles que la fraude à l'assurance, la fraude à la carte de crédit ou la fraude financière @xcite @xcite . nous tentons donc de combler ce fossé entre le manque d'ensembles de données de détection de falsifications disponibles publiquement et l'absence de contenu textuel exploitable, en construisant un nouvel ensemble de données génériques pour la détection de falsifications basé sur des images de documents réels. nous avons basé l'ensemble de données sur jeu de données existant de tickets scannés (sroie) qui a été initialement proposé pour des tâches d'extraction d'informations et qui contient des images et du texte. nous avons altéré les images en utilisant plusieurs méthodes d'altération (copier-coller, imitation de texte, suppression d'informations et modification de pixels) et modifié les transcriptions en conséquence. nous fournissons les images ainsi que les transcriptions permettant une analyse en texte seul. ## conclusions et perspectives cet article présente le jeu de données de tickets librement disponible 5 pour la détection de documents fraudés, contenant à la fois des images et leur transcription de 988 tickets. il fournit également des annotations sémantiques sur les zones modifiées, ainsi que des détails sur les techniques de falsification utilisées et leurs zones de délimitation. l'ensemble de données peut donc être utilisé pour des tâches de classification et de localisation. nous pensons que cet ensemble de données peut constituer une ressource intéressante pour la communauté de détection des faux documents. les expériences présentées peuvent être considérées comme un point de départ pour comparer avec d'autres méthodes, en particulier le développement d'approches taln pour l'authentification de documents, ainsi que des approches multimodales. en effet, si l'analyse des documents et la détection de fraude sont majoritairement abordés comme des problématiques de vision par ordinateur, la prise en compte du contenu ainsi que sa cohérence et sa plausibilité est une perspective qui nous semble prometteuse, mais qui est longtemps restée limitée par le manque de données réalistes (ou pseudo-réalistes).