1. ELARTU — Інституційний репозитарій ТНТУ імені Івана Пулюя
  2. Матеріали конференцій, семінарів, читань
  3. 2026
  4. ⅩⅤ Міжнародна науково-технічна конференція ITSec: Безпека інформаційних технологій (2026)
Empreu aquest identificador per citar o enllaçar aquest ítem: http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/53890
Registre complet de metadades
Camp DCValorLengua/Idioma
dc.contributor.authorMasiuk, Dmytro
dc.coverage.temporal27-29 травня 2026 року
dc.coverage.temporal27-29 May 2026
dc.date.accessioned2026-08-27T15:44:03Z-
dc.date.available2026-08-27T15:44:03Z-
dc.date.created2026-05-27
dc.date.issued2026-05-27
dc.identifier.citationMasiuk D. Parameter Selection for Friendly Fraud Detection in eCommerce / Dmytro Masiuk // ITSEC, 27-29 May 2026. — Tern. : TNTU, 2026. — P. 80–81.
dc.identifier.urihttp://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/53890-
dc.format.extent80-81
dc.language.isoen
dc.publisherТНТУ
dc.publisherTNTU
dc.relation.ispartofМатеріали ⅩⅤ Міжнародної науково-технічної конференції ITSec: Безпека інформаційних технологій, 2026
dc.relation.ispartofProceedings of the 15th International Scientific and Technical Conference ITSec: Information Technology Security, 2026
dc.titleParameter Selection for Friendly Fraud Detection in eCommerce
dc.typeConference Abstract
dc.rights.holder© Кафедра кібербезпеки Тернопільського національного технічного університету імені Івана Пулюя, 2026
dc.coverage.placenameТернопіль
dc.coverage.placenameTernopil
dc.format.pages2
dc.subject.udc004.85
dc.subject.udc336.717
dc.relation.referencesen1. 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.
dc.relation.referencesen2. 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.
dc.relation.referencesen3. López de Prado, M. (2018). Advances in financial machine learning. Wiley.
dc.relation.referencesen4. 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.
dc.relation.referencesen5. 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.
dc.relation.referencesen6. Gaina, G., & Masiuk, D. Evaluating rule-based vs. machine learning approaches for fraudulent transaction detection
dc.contributor.affiliationTaras Shevchenko National University of Kyiv
dc.citation.journalTitleМатеріали ⅩⅤ Міжнародної науково-технічної конференції ITSec: Безпека інформаційних технологій
dc.citation.spage80
dc.citation.epage81
dc.citation.conferenceⅩⅤ Міжнародна науково-технічна конференція ITSec: Безпека інформаційних технологій
dc.identifier.citation2015Masiuk D. Parameter Selection for Friendly Fraud Detection in eCommerce // ITSEC, Ternopil, 27-29 May 2026. 2026. P. 80–81.
dc.identifier.citationenAPAMasiuk, 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..
dc.identifier.citationenCHICAGOMasiuk 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.
Apareix a les col·leccions:ⅩⅤ Міжнародна науково-технічна конференція ITSec: Безпека інформаційних технологій (2026)

Arxius per aquest ítem:
Arxiu Descripció MidaFormat 
ITSEC_2026_Masiuk_D-Parameter_Selection_for_Friendly_80-81.pdf586,43 kBAdobe PDFVeure/Obrir
ITSEC_2026_Masiuk_D-Parameter_Selection_for_Friendly_80-81__COVER.png350,94 kBimage/pngVeure/Obrir
Mostrar el registre simplificat de l'ítem


Els ítems de DSpace es troben protegits per copyright, amb tots els drets reservats, sempre i quan no s’indiqui el contrari.