Financial Markets, Institutions and Risks (FMIR)
Permanent URI for this collectionhttps://devessuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/61500
Browse
2 results
Search Results
Item The Modeling of the Probable Behaviour of Insider Cyber Fraudsters in Banks(Academic Research and Publishing UG, 2023) Яровенко, Ганна Миколаївна; Yarovenko, Hanna Mykolaivna; Kuzior, A.; Raputa, A.Інсайдерське кібершахрайство в банківському секторі є серйозною та складною проблемою для фінансових установ. Ця форма кібершахрайства особливо підступна через внутрішній доступ і знання, що змушує банки впроваджувати комплексні стратегії для виявлення, запобігання та реагування на ці внутрішні загрози. Метою цього дослідження є розробка науково-методичного підходу до моделювання ймовірної поведінки інсайдерських кібершахраїв у банках на основі складної комбінації аналізу головних компонент, кластеризації k-середніх та асоціативного аналізу. У ході аналізу сучасних викликів у фінансовому секторі щодо еволюції кібершахрайства та його наслідків проведено систематизацію існуючих теоретичних підходів щодо дослідження кібершахрайства в банках. Результати виявили позитивну тенденцію в динаміці кількості опублікованих матеріалів на конференціях і статей із використанням ключових слів «кібер» і «шахрайство» в базі даних Scopus з 2000 по 2023 рік. Крім того, використання програмного забезпечення VOSviewer полегшило систематизацію використаних комбінацій ключових слів. у наукових публікаціях на обрану тему, формуючи кластери для візуалізації та організації векторів наукових досліджень. В якості вхідних даних були обрані аналітичні дані Google Trends щодо критичних питань, пов’язаних з кібершахрайством. Було сформовано двадцять змінних, які є результатами пошукових запитів, що характеризують кібератаки та зниження довіри до фінансових установ. Для зменшення розмірності масиву вхідних даних застосовано метод головних компонент, що дало можливість виділити дев’ять найбільш значущих для дослідження. Проведення кластерного аналізу методом k-середніх дозволило сформувати 3 основні групи пошукових запитів, які включали 12 із обраних змінних. Результати проведених процедур сприяли здійсненню асоціативного аналізу для трьох наборів змінних. З’ясувалося, що потенційних інсайдерських кіберзлочинців у банках найбільше цікавить особиста фінансова інформація клієнта, доступ до профілю клієнта в онлайн-банкінгу та отримання доступу до даних його телефону. Отримані результати можуть бути використані комерційними банками для виявлення потенційних інсайдерських кібершахраїв та забезпечення більш високого рівня захисту клієнтів від дій інсайдерських кібершахраїв, клієнтами банків для аналізу та пом’якшення потенційних загроз з боку інсайдерських кібершахраїв, а також правоохоронними органами. для оперативного реагування на потенційні загрози з боку інсайдерських кібершахраїв у банках.Item Data Mining of Operations with Card Accounts of Bank Clients(Sumy State University, 2017) Subeh, Musa A.; Яровенко, Ганна Миколаївна; Яровенко, Анна Николаевна; Yarovenko, Hanna MykolaivnaThe article is devoted to the expediency of using the data mining and the construction of the neural network for the evaluation of transactions with card accounts for detecting attempts of frauds. The authors proposed a scheme for customer interaction with the bank when transaction is performing with the payment cards. The process is carried out using the verification module with data mining. The article was built a neural network with using software “Statistica”. The authors selected a data set that contains amounts of transaction, time intervals, fraud identifiers. As a result, it was got a multilayer perceptron with nine inputs, five hidden neurons and two outputs that can be used to predict an attempt at fraud with card accounts of bank clients.