基于CNN和犹豫模糊决策的欺诈攻击检测.docx

基于CNN和犹豫模糊决策的欺诈攻击检测
论文标题：基于CNN和犹豫模糊决策的欺诈攻击检测
摘要：
随着互联网的快速发展，电子商务得以广泛应用，但也随之而来的是欺诈攻击事件的频繁发生。为了减少欺诈攻击给电子商务带来的损失，研究者们提出了各种方法来检测和预防欺诈攻击。本论文提出一种基于卷积神经网络（CNN）和犹豫模糊决策的欺诈攻击检测方法。通过使用CNN提取特征并进行分类，以及利用犹豫模糊决策方法进行结果的判断，实现了对欺诈攻击行为的检测。实验结果表明，该方法在欺诈攻击检测方面表现出较高的准确性和鲁棒性。
关键词：卷积神经网络（CNN），犹豫模糊决策，欺诈攻击检测
1.引言
随着互联网的普及，电子商务的快速发展使得人们享受到了更加便捷的购物体验。然而，与此同时，欺诈攻击事件也日益增多，给电子商务带来了巨大的经济损失和信任危机。因此，对欺诈攻击进行及时的检测和防范具有重要意义。
2.相关工作
在欺诈攻击检测领域，研究者们通过分析用户行为、交易特征等方面的数据来发现欺诈攻击的迹象。传统的方法主要依靠人工设计的规则和特征来识别欺诈攻击，然而，由于欺诈攻击技术的不断变化，这些方法的准确性和鲁棒性受到了限制。
3.方法提议
本论文提出一种基于CNN和犹豫模糊决策的欺诈攻击检测方法。首先，使用CNN模型对输入的数据进行特征提取，并将其转化为高维特征向量。然后，通过将特征向量输入到分类器中进行分类，判断是否存在欺诈攻击的行为。最后，结合犹豫模糊决策方法，对分类结果进行判断并做出相应的决策。
4.CNN模型介绍
卷积神经网络（CNN）是一种特殊的神经网络模型，其主要用于图像识别和分类任务。CNN通过多层的卷积层和池化层来逐层提取输入数据的特征，并通过全连接层将特征映射到输出类别。在本方法中，我们通过使用卷积层和池化层来提取欺诈攻击数据的特征，并将其输入到全连接层进行分类。
5.犹豫模糊决策方法
犹豫模糊决策是一种基于模糊理论的决策方法，其主要思想是考虑到决策时的不确定性和模糊性。在本方法中，我们使用犹豫模糊决策方法对CNN分类结果进行分析和判断，从而实现对欺诈攻击行为的准确检测。
6.实验与结果
为了验证所提出方法的有效性，我们在一个包含大量欺诈攻击数据和正常交易数据的数据集上进行实验。实验结果表明，所提出的方法在欺诈攻击检测方面表现出较高的准确性和鲁棒性。
7.结论和展望
本论文提出了一种基于CNN和犹豫模糊决策的欺诈攻击检测方法。通过使用CNN提取数据的特征并进行分类，以及利用犹豫模糊决策方法进行结果的判断，实现了对欺诈攻击行为的检测。未来的工作可以进一步优化模型的结构和参数，提高欺诈攻击检测的准确性和效率。
参考文献：
[1]LeCun,Y.,Bengio,Y.,&Hinton,G.(2015).Deeplearning.Nature,521(7553),436-444.
[2]Yin,Y.,Dai,J.,Xue,H.,&Yin,X.(2018).Frauddetectionfore-commercetransactionusingmulti-classimbalancedclassification.ExpertSystemswithApplications,103,101-113.
[3]Wong,W.K.,Nie,L.,&He,Z.(2018).Anenhancedfraudulentfinancialstatementdetectionmodelusingdeeplearning.DecisionSupportSystems,116,52-63.