Інтелектуальні системи виявлення шахрайських операцій в онлайн-платежах на підґрунті моделей машинного навчання - Супруненко, Максим Ігорович (Київський національний університет імені Тараса Шевченка, 2026)
Мета кваліфікаційної роботи магістра – розробка та дослідження інтелектуальних систем виявлення шахрайських акаунтів у платіжному сервісі на основі методів машинного навчання, включаючи табличні моделі градієнтного бустінгу, граф-нейронні мережі та стакінг-ансамблі, з досягненням максимального значення F1-score на реальних даних змагання SKELAR × mono AI Competition. Об'єкт дослідження – процес виявлення шахрайських акаунтів у платіжному сервісі з використанням методів машинного навчання. Предмет дослідження – методи та алгоритми машинного навчання для бінарної класифікації за ознакою шахрайської діяльності, включаючи градієнтний бустінг, граф-нейронні мережі, ансамблеві методи та підходи до конструювання ознак. Наукова новизна роботи – запропоновано комплексний підхід, що поєднує табличні моделі градієнтного бустінгу з граф-нейронними мережами GraphSAGE на card-sharing графі та мульти-модельний стакінг з forward selection, що дозволило досягти OOF F1-score 0.8877 на реальних даних. У роботі досліджуються сучасні підходи до виявлення фінансового шахрайства. Розроблено систему конструювання 280+ ознак, побудовано card-sharing граф із 564 830 вузлів та 1,8 млн ребер, реалізовано стакінг-ансамбль із 19 моделей з rank-нормалізацією. Запропоновано трирівневу стратегію бізнес-інтеграції антифрод-моделі. Кваліфікаційна робота складається зі вступу, основної частини, яка включає три розділи, висновків та списку використаних джерел. Робота містить рисунки, таблиці та додатки. Ключові слова: машинне навчання, виявлення шахрайства, граф-нейронні мережі, GraphSAGE, градієнтний бустінг, LightGBM, стакінг, card-sharing граф, F1-score, Focal Loss, антифрод.
Keywords: машинне навчання; виявлення шахрайства; граф-нейронні мережі; GraphSAGE; градієнтний бустінг; LightGBM; стакінг; card-sharing граф; F1-score; Focal Loss; антифрод