虛擬講堂 進入演講 講 題 以動態分群塑模為基礎之線上拍賣詐騙偵測方法 講 者 張昭憲, 詹凱薰 日 期 2018/10/26 長 度 00:10:18 人 氣 123 次 摘 要 線上拍賣詐騙的嚴重性有目共睹，對電子商務的長遠發展造成不利影響。對此問題，學者紛紛提出許多偵測方法，期能發揮早期預警效果。然而，面對日新月異詐騙手法，這些方法並無法獲得令人滿意的結果。為此，本研究以動態分群塑模為基礎，發展一套有效偵測方法，以提升詐騙偵測準確率。與前人研究最大不同之處，提出方法能根據待測帳號的特性，動態建立偵測模型。首先，我們先將訓練資料中的詐騙者與正常者進行群聚分析，以獲得各種典型交易型態。接著，再根據待測帳號與這些群聚的匹配程度，找出最適合之正常者與詐騙者群聚來塑模。最後，再以此動態模型來進行異常偵測。實驗結果顯示，對於不誠實交易者之偵測，本研究提出方法準確率明顯優於傳統單一分類樹模型；對於詐騙帳號之偵測，亦優於單一偵測模型，且詐騙者偵測精度有明顯改善。上述結果顯示，提出之方法確能有效提升詐騙偵測之準確性。 提 供 TANET台灣網際網路研討會-TANET2018 進入演講