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基于数据挖掘的异常交易检测方法
被引量：
6
1
作者
柴洪峰
李锐
+1 位作者
王兴建
叶家炜
《计算机应用与软件》
CSCD
北大核心
2013年第1期165-170,共6页
提出一种基于数据挖掘的异常交易检测方法,可以在业务层面和操作层面对交易中的异常进行检测。当一个用户提交一笔新的消费交易时,采用贝叶斯信念网络算法判断当前交易属于正常交易的后验概率,作为在业务层面的可信因子;然后提取该用户...
提出一种基于数据挖掘的异常交易检测方法,可以在业务层面和操作层面对交易中的异常进行检测。当一个用户提交一笔新的消费交易时,采用贝叶斯信念网络算法判断当前交易属于正常交易的后验概率,作为在业务层面的可信因子;然后提取该用户在当前交易之前的若干个操作,与当前交易一起构成一个固定长度的操作序列,并通过BLAST-SSAHA算法将其与该用户正常操作序列和已知异常操作序列进行比对,得出在操作层面的可信因子。综合考虑业务层面的可信因子和操作层面的可信因子,最终决定当前交易是否为异常交易。
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关键词
异常交易检测
贝叶斯信念网络
数据挖掘
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职称材料
题名
基于数据挖掘的异常交易检测方法
被引量：
6
1
作者
柴洪峰
李锐
王兴建
叶家炜
机构
中国银联股份有限公司电子支付研究院
复旦大学计算机科学技术学院网络与信息安全研究所
出处
《计算机应用与软件》
CSCD
北大核心
2013年第1期165-170,共6页
文摘
提出一种基于数据挖掘的异常交易检测方法,可以在业务层面和操作层面对交易中的异常进行检测。当一个用户提交一笔新的消费交易时,采用贝叶斯信念网络算法判断当前交易属于正常交易的后验概率,作为在业务层面的可信因子;然后提取该用户在当前交易之前的若干个操作,与当前交易一起构成一个固定长度的操作序列,并通过BLAST-SSAHA算法将其与该用户正常操作序列和已知异常操作序列进行比对,得出在操作层面的可信因子。综合考虑业务层面的可信因子和操作层面的可信因子,最终决定当前交易是否为异常交易。
关键词
异常交易检测
贝叶斯信念网络
数据挖掘
Keywords
transaction anomaly detection bayesian belief network data mining
分类号
TP302 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于数据挖掘的异常交易检测方法
柴洪峰
李锐
王兴建
叶家炜
《计算机应用与软件》
CSCD
北大核心
2013
6
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