Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал: http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/53890
Назва: Parameter Selection for Friendly Fraud Detection in eCommerce
Автори: Masiuk, Dmytro
Приналежність: Taras Shevchenko National University of Kyiv
Бібліографічний опис: Masiuk D. Parameter Selection for Friendly Fraud Detection in eCommerce / Dmytro Masiuk // ITSEC, 27-29 May 2026. — Tern. : TNTU, 2026. — P. 80–81.
Бібліографічне посилання: 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.
Є частиною видання: 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
Конференція/захід: ⅩⅤ Міжнародна науково-технічна конференція ITSec: Безпека інформаційних технологій
Журнал/збірник: Матеріали ⅩⅤ Міжнародної науково-технічної конференції ITSec: Безпека інформаційних технологій
Дата публікації: 27-тра-2026
Дата внесення: 27-сер-2026
Видавництво: ТНТУ
TNTU
Місце видання, проведення: Тернопіль
Ternopil
Часове охоплення: 27-29 травня 2026 року
27-29 May 2026
УДК: 004.85
336.717
Кількість сторінок: 2
Діапазон сторінок: 80-81
Початкова сторінка: 80
Кінцева сторінка: 81
URI (Уніфікований ідентифікатор ресурсу): http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/53890
Власник авторського права: © Кафедра кібербезпеки Тернопільського національного технічного університету імені Івана Пулюя, 2026
References: 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
Тип вмісту: Conference Abstract
Розташовується у зібраннях:ⅩⅤ Міжнародна науково-технічна конференція ITSec: Безпека інформаційних технологій (2026)



Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.