Link lub cytat. http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/38292
Pełny rekord metadanych
Pole DCWartośćJęzyk
dc.contributor.advisorМаксимчук, Олександр Олександрович-
dc.contributor.advisorMaksymchuk, Oleksandr-
dc.contributor.authorБезруков, Олександр Олександрович-
dc.contributor.authorBezrukov, Oleksandr-
dc.date.accessioned2022-06-28T07:45:30Z-
dc.date.available2022-06-28T07:45:30Z-
dc.date.issued2022-06-23-
dc.identifier.citationБезруков О. О. Розробка інформаційної системи для виявлення шахрайства з кредитними карткам: кваліфікаційна робота бакалавра за спеціальністю 125 — Кібербезпека / О. О. Безруков. – Тернопіль : ТНТУ, 2022. – 74 c.uk_UA
dc.identifier.urihttp://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/38292-
dc.descriptionРозробка інформаційної системи для виявлення шахрайства з кредитними карткам // Кваліфікаційна робота ОР «Бакалавр» // Безруков Олександр Олександрович // Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, факультет комп’ютерно-інформаційних систем і програмної інженерії, кафедра кібербезпеки, група СБс-42 // Тернопіль, 2022uk_UA
dc.description.abstractАктуальність роботи визначається необхідністю впровадження систему фрод-моніторингу для мінімізації збитків від шахрайства у банківських транзакціях шляхом проектування та розробки системи моніторингу шахрайських банківських транзакцій. Розроблені заходи дозволять знизити ризики фінансових втрат клієнтами банку від шахрайства з кредитними картами при проведенні платежів. Метою дипломного проекту є мінімізації збитків від шахрайства у банківських транзакціях шляхом проектування та розробки системи моніторингу шахрайських банківських транзакцій. Для досягнення поставленої мети потрібно вирішити такі завдання: − виконати аналіз, формалізацію завдання моніторингу шахрайських банківських транзакцій; − виконати аналіз існуючих методів вирішення поставленого завдання; − виконати теоретичні дослідження та визначення специфікацій програмного забезпечення; − виконати проектування програмного забезпечення.; − провести експериментальні дослідження розробленого програмного забезпечення.uk_UA
dc.description.abstractThe relevance of the work is determined by the need to implement a fraud monitoring system to minimize losses from fraud in banking transactions by designing and developing a monitoring system for fraudulent banking transactions. The developed measures will reduce the risks of financial losses by the bank's customers from credit card fraud when making payments. The aim of the diploma project is to minimize losses from fraud in banking transactions by designing and developing a system for monitoring fraudulent banking transactions. To achieve this goal, you need to solve the following tasks: − perform analysis and formalization of the task of monitoring fraudulent bank transactions; − perform an analysis of existing methods for solving the problem; − perform theoretical research and determine software specifications; − perform software design.; − conduct experimental studies of the developed software.uk_UA
dc.description.tableofcontentsПЕРЕЛІК УМОВНИХ ПОЗНАЧЕНЬ, СИМВОЛІВ, ОДИНИЦЬ, СКОРОЧЕНЬ І ТЕРМІНІВ ... 8 ВСТУП ... 9 1 ТЕОРЕТИЧНА ЧАСТИНА... 12 1.1 Аналіз, формалізація завдання моніторингу шахрайських банківських транзакцій ...12 1.2 Аналіз існуючих методів вирішення поставленого завдання.... 20 1.3 Висновки до розділу 1 ... 29 2 ТЕОРЕТИЧНІ ДОСЛІДЖЕННЯ ТА ВИЗНАЧЕННЯ СПЕЦИФІКАЦІЙ ПРОГРАМНОГО ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ ... 31 2.1 Розробка архітектури програмного забезпечення...31 2.2 Розробка інформаційних специфікацій... 35 2.3 Розробка поведінкових специфікацій ...39 2.4 Висновки по розділу 2 ... 43 3 ПРАКТИЧНА ЧАСТИНА. проєктування ТА РОЗРОБКА ПРОГРАМНИХ КОМПОНЕНТІВ ДЛЯ СИСТЕМИ ВИЯВЛЕННЯ ШАХРАЙСТВА ... 44 3.1. Проєктування структури програмного забезпечення. ... 44 3.2. Проєктування компонентів програмного забезпечення.... 46 3.4. Проєктування алгоритмів .... 48 3.5 Розробка макетів програмних компонентів .... 52 3.6 Проведення експериментальних досліджень... 56 3.4 Висновки до розділу 3 ... 64 4 БЕЗПЕКА ЖИТТЄДІЯЛЬНОСТІ, ОСНОВИ ХОРОНИ ПРАЦІ... 65 4.1 Соціальне значення охорони праці .... 65 4.2 Ергономічні проблеми безпеки життєдіяльності .... 66 ВИСНОВКИ .... 70 СПИСОК ЛІТЕРАТУРНИХ ДЖЕРЕЛ ... 71uk_UA
dc.language.isoukuk_UA
dc.publisherТНТУuk_UA
dc.subjectелектроний банкінгuk_UA
dc.subjectфрад-моніторінгuk_UA
dc.subjectшахрайствоuk_UA
dc.subjectтранзакціїuk_UA
dc.subjectrandom forestuk_UA
dc.subjectelectronic bankinguk_UA
dc.subjectfraud monitoringuk_UA
dc.subjectfrauduk_UA
dc.subjecttransactionsuk_UA
dc.titleРозробка інформаційної системи для виявлення шахрайства з кредитними карткамиuk_UA
dc.title.alternativeDevelopment of an Information System to Identify any Credit Cards Fraudsuk_UA
dc.typeBachelor Thesisuk_UA
dc.rights.holder© Безруков Олександр Олександрович, 2022uk_UA
dc.contributor.committeeMemberМатійчук, Любомир Павлович-
dc.contributor.committeeMemberMatiichuk, Lubomyr-
dc.coverage.placenameТернопільuk_UA
dc.format.pages74-
dc.relation.references1. Петрик Ю. М. ЕЛЕКТРОННИЙ БАНКІНГ В СУЧАСНИХ УМОВАХ //Збірник матеріалів Звітної студентської наукової конференції за результатами науково-дослідної роботи у 2019 р./за заг. ред. ЯС Янишина, ГВ Марків, РІ Содоми–м. Кам’янка-Бузька, 2020.-464 с. – 2020. – С. 83. 2. Дубина М. В., Шеремет О. М. Розвиток e-banking: світовий та вітчизняний досвід //Проблеми і перспективи економіки та управління. – 2019. – №. 2 (18). – С. 154-162. 3. Механчук Н. М. ОСОБЛИВОСТІ ЕЛЕКТРОННОГО БАНКІВСЬКОГО ОБСЛУГОВУВАННЯ //Сучасне українське студентство: проблеми та ціннісні орієнтації. – С. 245. 4. Тищенко О. І. Огляд сучасних тенденцій на ринку онлайн-банкінгу в Україні //Економіка і суспільство. – 2017. – №. 13. – С. 1237-1243. 5. Домінова І. В. Ризики електронного банкінгу та їх класифікація //Облік і фінанси. – 2016. – №. 3. – С. 69-76. 6. Chaimaa B., Najib E., Rachid H. E-banking Overview: Concepts, Challenges and Solutions //Wireless personal communications. – 2021. – Т. 117. – №. 2. – С. 1059-1078. 7. Risk Management for Electronic Banking and Electronic Money Activities. Basel : Basel Committee on Banking Supervision, Березень 1998 8. Малишевська О. О. ЕЛЕКТРОННИЙ БАНКІНГ: СУТНІСТЬ ТА РИЗИКИ //СЕКЦІЯ 1. ПУБЛІЧНІ ФІНАНСИ: СТАН ТА ПЕРСПЕКТИВИ РЕФОРМУВАННЯ. – 2018. – С. 217. 9. Литвиненко Д. Е. Управління ризиками електронного банкінгу : дис. – Сумський державний університет, 2021. 10. Домінова І. В., Доминова И. В. Шляхи мінімізації ризику шахрайства електронного банкінгу. – 2019.uk_UA
dc.relation.references11. Кінг Б. Банк 4.0 Нова фінансова реальність. - Litres, 2018. 12. Basel III : Global regulatory framework для більше résilient banks and banking systems. Basel : Basel Committee on Banking Supervision, June 2011. 13. Домінова І. В. Ризик шахрайства в умовах функціонування електронного банкінгу //Бізнес-навігатор. – 2017. – №. 4-2. – С. 92-98. 14. Мілентьєва А. М., Ісмайлов К. Ю. ФІШИНГ ЯК СУЧАСНА ПРОБЛЕМА СУСПІЛЬСТВА //Всі матеріали надані в авторській редакції та виражають персональну позицію учасника конференції. – С. 12. 15. Коляда О. Р., Раковська А. А. РОЗВИТОК ДІДЖИТАЛ ТЕХНОЛОГІЙ ТА РИЗИК ШАХРАЙСТВА В ІНТЕРНЕТ-БАНКІНГАХ КЛІЄНТІВ //ББК 65.262. 101_21я431. – С. 307. 16. Коваленко І. О. Обставини, що підлягають встановленню під час розслідування шахрайства у сфері використання банківських електронних платежів //Прикарпатський юридичний вісник. – 2021. – №. 1. – С. 98-101. 17. Коновалова І. О., Пивоваров В. В. ШАХРАЙСТВО В УМОВАХ ДІДЖИТАЛІЗАЦІЇ СУСПІЛЬСТВА //д-р юрид. наук, проф. АП Гетьман; д-р юрид. наук, проф. БМ Головкін; к. ю. н., доц. ОВ Таволжанський; к. ю. н. КС Остапко. – С. 168. 18. Курман О. В. и др. ФІНАНСОВЕ ШАХРАЙСТВО У ПРОСТОРАХ ІНТЕРНЕТ //Вісник студентського наукового товариства «ВАТРА» Вінницького торговельно-економічного інституту КНТЕУ. Вінниця: Редакційно-видавничий. – С. 217. 19. John SN, Okokpujie Kennedy O., Anele C., Olajide F., Chinyere Grace Kennedy (2016). Realtime fraud detection in the banking sector using data mining techniques/algorithm. 2016 International conference on computational science and computational intelligence (CSCI). P. 1186-1191. DOI: 10.1109/CSCI.2016.223 20. Kurt Fanning, Kenneth O. Cogger (1998) Neural network detection of management fraud using published fnancial data. Intelligent systems in accounting, fnance and management. Volume 7, issue 1. P. 21-41uk_UA
dc.relation.references21. Zuraidah Mohd Sanusi, Mohd Nor Firdaus Rameli, Yusarina Mat Isa (2015) Fraud schemes in banking institutions: prevention measures to avoid severe fnancial loss. Procedia economics and fnance. № 28. P. 107-113uk_UA
dc.relation.references22. Мальцева С. М. та ін. До ПИТАННЯ ПРО МЕТОДИ ЗАХИСТУ ВІД ФІНАНСОВОГО КИБЕРМОШЕНСТВА //Азимут наукових досліджень: економіка та управління. - 2020. - Т. 9. - №. 2. - С. 332-324. 23. Удалова З. У., Столбовой У. З. Огляд зарубіжного досвіду використання методу регресійного аналізу виявлення шахрайства з показниками фінансової звітності //Облік і статистика. - 2019. - №. 4. - С. 39-48. 24. Jarrod West, Maumita Bhattacharya, Rafgul Islam (2014) Intelligent fnancial fraud detection practices: an investigation. Процедури міжнародної конференції на охорони здоров'я та захисту в комунікаційних мережах. Volume 153. P. 186-203. DOI: 10.1007/978-3-319-23802-9_16 25. Левашов М. В., Овчинніков П. В. Ефективність класифікаторів для виявлення фрода у фінансових транзакціях // Питання кібербезпеки. - 2019. - №. 5 (33). 26. Rinky D. Patel, Dheeraj Kumar Singh (2013) Credit card fraud detection & prevention of fraud using genetic algorithm. International journal of soft computing and engineering (IJSCE). Volume 2, issue 6. P. 292-294 27. MohdAvesh Zubair Khan, JabirDaud Pathan, Ali Haider Ekbal Ahmed (2014) Credit card fraud detection system using hidden Markov model and k-clustering. International journal of advanced research in computer and communication engineering. Volume 3, issue 2. P. 5458-5461 28. Balamurugan M., Mathiazhagan P. (2015) Credit card transaction fraud detection system using fuzzy logic and k-means algorithm. International Journal of Innovative Research in Technology. Volume 2, issue 3. P. 171-176 29. Perols J. Financial statement fraud detection: Analysis of statistical and machine learning algoritms //Auditing: A Journal of Practice & Theory. - 2011. - Т. 30. - №. 2. - С. 19-50. 30. Awoyemi JO, Adetunmbi AO, Oluwadare SA Кредитна картка fraud detection using machine learning techniques: A comparative analysis //2017 International Conference on Computing Networking and Informatics (ICCNI). - IEEE, 2017. - С. 1-9.uk_UA
dc.relation.references31. Varmedja D. та ін. Credit card fraud detection-machine learning methods //2019 18th International Symposium INFOTEH-JAHORINA (INFOTEH). - IEEE, 2019. - С. 1-5. 32. Yee OS, Sagadevan S., Malim NHAH Кредитна картка fraud detection використовуючи машину освітлення як data mining technic // Journal of Telecommunication, Electronic and Computer Engineering (JTEC). - 2018. - Т. 10. - №. 1-4. - С. 23-27. 33. Abbasi A. та ін. Metafraud: meta-learning framework for detecting financial fraud //Mis Quarterly. - 2012. - С. 1293-1327. 34. Kirkos E., Spathis C., Manolopoulos Y. Data mining techniques for detection of fraudulent financial statements //Expert systems with applications. - 2007. - Т. 32. - №. 4. - С. 995-1003. 35. Ravisankar P. та ін. Detection of financial statement fraud and feature selection using data mining techniques //Decision support systems. - 2011. - Т. 50. - №. 2. - С. 491-500. 36. Fanning KM, Cogger KO Neural network detection of management fraud using published financial data //Intelligent Systems in Accounting, Finance & Management. - 1998. - Т. 7. - №. 1. - С. 21-41. 37. Summers SL, Sweeney JT Fraudulently misstated financial statements and insider trading: An empirical analysis //Accounting Review. - 1998. - С. 131-146. 38. Abbott LJ, Park Y., Parker S. Ефекти з audit committee activity and independence on corporate fraud //Managerial Finance. - 2000. 39. Chen G. та ін. Ownership structure, corporate governance, і fraud: Evidence from China //Journal of Corporate Finance. - 2006. - Т. 12. - №. 3. - С. 424-448. 40. Maxwell AE, Warner TA, Fang F. Implementation of machine-learning classification in remote sensing: An applied review //International Journal of Remote Sensing. - 2018. - Т. 39. - №. 9. - С. 2784-2817.uk_UA
dc.relation.references41. Strobl C., Malley J., Tutz G. Введення в recursive partitioning: rationale, application, and characteristics of classification and regression trees, bagging, and random forests //Psychological methods. - 2009. - Т. 14. - №. 4. - С. 323.uk_UA
dc.contributor.affiliationТернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюяuk_UA
dc.coverage.countryUAuk_UA
Występuje w kolekcjach:125 — Кібербезпека, Кібербезпека та захист інформації (бакалаври)

Pliki tej pozycji:
Plik Opis WielkośćFormat 
Dyplom_Bezrukov_O_O_2022.pdfКваліфікаційна робота бакалавра1,75 MBAdobe PDFPrzeglądanie/Otwarcie
Avtorska_dov_Bezrukov_O_O_2022.pdfАвторська довідка421,58 kBAdobe PDFPrzeglądanie/Otwarcie


Pozycje DSpace są chronione prawami autorskimi

Narzędzia administratora