Ezzel az azonosítóval hivatkozhat erre a dokumentumra forrásmegjelölésben vagy hiperhivatkozás esetén: http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/53890
Title: Parameter Selection for Friendly Fraud Detection in eCommerce
Authors: Masiuk, Dmytro
Affiliation: Taras Shevchenko National University of Kyiv
Bibliographic description (Ukraine): Masiuk D. Parameter Selection for Friendly Fraud Detection in eCommerce / Dmytro Masiuk // ITSEC, 27-29 May 2026. — Tern. : TNTU, 2026. — P. 80–81.
Bibliographic reference (2015): Masiuk D. Parameter Selection for Friendly Fraud Detection in eCommerce // ITSEC, Ternopil, 27-29 May 2026. 2026. P. 80–81.
Bibliographic citation (APA): Masiuk, D. (2026). Parameter Selection for Friendly Fraud Detection in eCommerce. Proceedings of the 15th International Scientific and Technical Conference ITSec: Information Technology Security, 27-29 May 2026, Ternopil, 80-81. TNTU..
Bibliographic citation (CHICAGO): Masiuk D. (2026) Parameter Selection for Friendly Fraud Detection in eCommerce. Proceedings of the 15th International Scientific and Technical Conference ITSec: Information Technology Security (Tern., 27-29 May 2026), pp. 80-81.
Is part of: Матеріали ⅩⅤ Міжнародної науково-технічної конференції ITSec: Безпека інформаційних технологій, 2026
Proceedings of the 15th International Scientific and Technical Conference ITSec: Information Technology Security, 2026
Conference/Event: ⅩⅤ Міжнародна науково-технічна конференція ITSec: Безпека інформаційних технологій
Journal/Collection: Матеріали ⅩⅤ Міжнародної науково-технічної конференції ITSec: Безпека інформаційних технологій
Issue Date: 27-máj-2026
Date of entry: 27-aug-2026
Publisher: ТНТУ
TNTU
Place of the edition/event: Тернопіль
Ternopil
Temporal Coverage: 27-29 травня 2026 року
27-29 May 2026
UDC: 004.85
336.717
Number of pages: 2
Page range: 80-81
Start page: 80
End page: 81
URI: http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/53890
Copyright owner: © Кафедра кібербезпеки Тернопільського національного технічного університету імені Івана Пулюя, 2026
References (International): 1. Bhattacharyya, S., Jha, S., Tharakunnel, K., & Westland, J. C. (2011). Data mining for credit card fraud: A comparative study. Decision Support Systems, 50(3), 602–613.
2. Dal Pozzolo, A., Boracchi, G., Caelen, O., Alippi, C., & Bontempi, G. (2018). Credit card fraud detection: A realistic modeling and a novel learning strategy. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 29(8), 3784–3797.
3. López de Prado, M. (2018). Advances in financial machine learning. Wiley.
4. 4. Phua, C., Lee, V., Smith, K., & Gayler, R. (2010). A comprehensive survey of data mining-based fraud detection research. Artificial Intelligence Review, 34(1), 1–14.
5. Whitrow, C., Hand, D. J., Juszczak, P., Weston, D., & Adams, N. M. (2009). Transaction aggregation as a strategy for credit card fraud detection. Data Mining and Knowledge Discovery, 18(1), 30–55.
6. Gaina, G., & Masiuk, D. Evaluating rule-based vs. machine learning approaches for fraudulent transaction detection
Content type: Conference Abstract
Ebben a gyűjteményben:ⅩⅤ Міжнародна науково-технічна конференція ITSec: Безпека інформаційних технологій (2026)



Minden dokumentum, ami a DSpace rendszerben szerepel, szerzői jogokkal védett. Minden jog fenntartva!