Періодичні видання СумДУ
Permanent URI for this communityhttps://devessuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/69
Browse
2 results
Search Results
Item An Innovative Approach to Evaluate the Effectiveness of Combating Money Laundering(Sumy State University, 2023) Juhaszova, Z.; Бойко, Антон Олександрович; Бойко, Антон Александрович; Boiko, Anton Oleksandrovych; Боженко, Вікторія Володимирівна; Боженко, Виктория Владимировна; Bozhenko, Viktoriia Volodymyrivna; Миненко, Сергій Володимирович; Миненко, Сергей Владимирович; Mynenko, Serhii Volodymyrovych; Буряк, Анна Володимирівна; Буряк, Анна Владимировна; Buriak, Anna Volodymyrivna; Винниченко, Наталія Володимирівна; Винниченко, Наталья Владимировна; Vynnychenko, Nataliia VolodymyrivnaСтаття узагальнює аргументи та контраргументи в межах наукової дискусії з питання удосконалення системи протидії легалізації кримінальних доходів. Основною метою проведеного дослідження є оцінювання ефективності системи протидії легалізації доходів. Дослідження питання оцінювання ефективності системи протидії легалізації доходів в статті здійснено в наступній логічній послідовності: формування інформаційної бази дослідження; визначення термінальних подій як критеріїв ефективності системи протидії легалізації кримінальних доходів; побудова таблиць «виживання», що передбачають визначення ймовірності настання судового вироку з питань фінансового моніторингу; оцінювання ефективності інституційних змін у системі протидії легалізації кримінальних доходів. Для проведення дослідження використано методи методи аналізу виживання – таблиці виживання, метод Каплана-Мейєра. Апробація розроблено науково-методичного підходу до оцінювання ефективності системи протидії легалізації доходів здійснювалася на основі даних фінансового моніторингу в Україні, періодом дослідження обрано 2009-2022 роки. На основі проведеного аналізу визначені часові інтервали та встановлені ймовірності уникнути покарання за злочин легалізації доходів, одержаних незаконним шляхом. Автори статті емпірично визначили, що зі збільшенням часу між моментом вчинення злочину та моментом винесення обвинувального вироку суду зменшується ймовірність того, що не буде винесено обвинувальний вирок суду. Визначено, якщо після вчинення злочину пройде 3 роки 7 місяців, ймовірність винесення обвинувального вироку буде 50,9%. На основі отриманих розрахунків справедливо стверджувати, що наразі зміни у організаційно-функціональному складі системи протидії легалізації доходів, одержаних незаконним шляхом, які були впроваджені протягом останніх років не призвели до значного ефекту у підвищенні якості протидії легалізації незаконних доходів. Подальші дослідження повинні бути направлені на детальний аналіз структурних елементів інституційної частини системи протидії легалізації незаконних доходів, щоб виокремити слабкі сторони кожного етапу: фінансового моніторингу, слідства та судової системи.Item Financial Fraud Detection on Social Networks Based on a Data Mining Approach(Sumy State University, 2022) Боженко, Вікторія Володимирівна; Боженко, Виктория Владимировна; Bozhenko, Viktoriia Volodymyrivna; Миненко, Сергій Володимирович; Миненко, Сергей Владимирович; Mynenko, Serhii Volodymyrovych; Shtefan, A.У статті узагальнено аргументи та контраргументи в рамках наукової дискусії з проблеми дослідження фінансових махінацій в Інтернеті. Основною метою дослідження є розробка методичних засад виявлення фінансового кібершахрайства в соціальних мережах на основі аналізу коментарів для виявлення релевантних текстових шаблонів, які можуть свідчити про спроби маніпулювання та подальше шахрайство. Актуальність вирішення даної наукової проблеми зумовлена тим, що масове залучення користувачів мережі Інтернет до соціальних взаємодій у віртуальному середовищі сприяло розвитку різноманітних злочинних схем, а також особисті дані, які первинно вводяться під час реєстрації та відомості, які публікується в соціальних мережах, може бути використаний шахраєм для здійснення незаконних фінансових операцій. Дослідження питання виявлення фінансових шахрайств у соціальних мережах у статті здійснюється в такій логічній послідовності: збір коментарів із відповідним запитом під публікаціями у соціальній мережі за допомогою інструменту Instaloader; об'єднання коментарів у групи за схожістю змісту; проведення попередньої обробки текстових даних (розкладання тексту на простіші компоненти (лексеми) і зведення однотипних словоформ до їх основної словникової форми); визначення рівня подібності текстових даних за допомогою косинуса подібності; побудова кластерів текстових даних, які можуть свідчити про наявність ознак фінансового шахрайства під відповідними коментарями в соціальних мережах. Instagram був обраний для виявлення шахрайських операцій у соціальних мережах. Аналіз коментарів у соціальній мережі Instagram для виявлення текстових шаблонів показав, що пропозиції та звернення від певних груп людей і рекламовані в коментарях за допомогою спаму небезпечні. За результатами дослідження було зроблено висновок, що національним регуляторам необхідно посилити громадський контроль за Інтернетом, а також вдосконалити систему безпеки на технічному рівні шляхом використання новітніх методів машинного навчання для виявлення спроб вчинення протиправних дій з подальше застосування санкцій до таких користувачів у соціальних мережах.