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Publication type:

mastersthesis

Zusammenfassung:

Diese Diplomarbeit befasst sich mit der automatischen Erkennung von betrügerischen Aktivitäten in den Transaktionsdatenbanken einer Bank. Zu diesem Zweck wird das bestehende Betrugserkennungsprogramm GraphSlider mit neuen Funktionen erweitert. Die eine Funktion beschäftigt sich mit der Erkennung von Betrug basierend auf temporalen Daten in der Datenbank, da diese bisher selten genutzt werden, obwohl sie fast immer verfügbar sind. Die zweite neue Funktion beschäftigt sich mit der Erkennung von internen Betrugsversuchen auf der Ebene der Angestellten. Zu diesem Zweck wird versucht, die betrügerischen Handlungen zu den einzelnen Mitarbeitern zurückzuverfolgen. Die neuen Ansätze werden zum Schluss auf synthetischen Daten auf ihre Tauglichkeit und ihre Performance hin überprüft.

Authors:

Michael Meier

Editors:

Jonas Luell, Abraham Bernstein

Abstract:

This diploma thesis addresses the automatic recognition of fraudulent activities in the transaction databases of a bank. Therefore, the already existing fraud detection program GraphSlider gets extended with new functions. The first function addresses the recognition of fraud, based on temporal data in the database, because this data is almost always available but very seldom used for fraud detection. The second new function addresses the recognition of internal fraud on the employee level. In order to achieve this, our approach tries to track the fraudulent actions back to the single employee. At the end, the new approaches are tested with synthetic data if they are capable and if they have a good performance.

Title:

The extended GraphSlider-Framework

Year:

2008

address:

Zurich, Switzerland

month:

December

school:

University of Zurich

group:

ddis