| 001 - ETIQUETA DE REGISTO |
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| Identificador do registo |
395816 |
| 100 ## - DADOS GERAIS DE PROCESSAMENTO |
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| Dados gerais de processamento |
20200730d2009 y0pory50 ba |
| 101 ## - LÍNGUA DA PUBLICAÇÃO |
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| Língua do texto, banda sonora, etc. |
Português |
| 200 ## - TÍTULO E MENÇÃO DE RESPONSABILIDADE |
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| Título próprio |
Detecção e prevenção de fraude |
| Indicação genérica do tipo de material |
Recurso eletrónico |
| Primeira menção de responsabilidade |
Mariana Isabel da Silva Pinto Ferreira |
| 210 ## - PUBLICAÇÃO, DISTRIBUIÇÃO, ETC. |
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| Lugar da publicação, distribuição, etc. |
Braga |
| Nome do editor, distribuidor, etc. |
[s.n.] |
| Data da publicação, distribuição, etc. |
2009 |
| 215 ## - DESCRIÇÃO FÍSICA |
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| Indicação específica do tipo de material e extensão do item |
1 CD-ROM |
| Dimensões |
12 cm |
| 300 ## - NOTAS GERAIS |
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| Texto da nota |
Dissertação de Mestrado em Informática apresentada à Universidade do Minho, tendo como orientadores Paulo Novais e Lino Costa. Ficheiro de 3,73 MB em formato PDF (115 p.). Resumo inserto na publicação. |
| 330 ## - SÚMULA OU RESUMO |
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| Texto da nota |
A detecção de fraude nas telecomunicações passa por conhecer os métodos de fraude existentes e estudar as actividades irregulares dos subscritores. Apenas conseguimos perceber uma intenção fraudulenta após esta ter ocorrido mas surge também a necessidade de perceber se o subscritor irá ter actividades fraudulentas antes de as cometer. Perceber a intenção de um subscritor passa por entender o seu comportamento através das suas actividades na rede. Contudo, nunca é possível determinar com exactidão a ocorrência de fraude. Os dados detectados necessitam de ser analisados por um analista e as actividades do subscritor verificadas para perceber a sua intenção. Fingerprinting é o método de prevenção de fraude que passa pela detecção de uma similaridade entre o comportamento de um novo subscritor na rede para com os dados recolhidos de actividades de subscritores previamente sob investigação ou submetidos para tal. O Data Mining (DM) através do uso de algoritmos específicos de pesquisa tenta descobrir padrões discerníveis e inferir regras para os mesmos [1]. Nesta dissertação é investigado o potencial de algoritmos supervisionados de modelos, de DM, de quatro paradigmas distintos, para implementar o método fingerprinting: Raciocínio Baseado em Casos (RBC), Redes Neuronais (RNs), Árvores de Decisão e Redes de Bayes. Os dados dos subscritores são gerados por uma ferramenta desenvolvida com o objectivo de simular eventos de subscritores, normais e fraudulentos, numa rede de telecomunicações para as fases de treino e teste dos modelos de DM. Recorrendo a uma ferramenta que implemente algoritmos de DM é possível fazer uma análise comparativa dos resultados obtidos, de experiências de classificação e regressão, avaliando matrizes de confusão, curvas Receiver-Operating Characteristic (ROC), precisão e tempos de treino. Importa referir que a análise dos resultados obtidos é condicionada ao facto dos dados serem simulados e os modelos não tirarem partido de um volume real de dados de casos de fraude. |
| 606 ## - NOME COMUM USADO COMO ASSUNTO |
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| Elemento de entrada |
FRAUDE NAS TELECOMUNICAÇÕES |
| ID Autoridade |
344558 |
| 606 ## - NOME COMUM USADO COMO ASSUNTO |
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| Elemento de entrada |
TESE |
| ID Autoridade |
334284 |
| 700 ## - NOME DE PESSOA - RESPONSABILIDADE PRINCIPAL |
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| Palavra de ordem |
FERREIRA |
| Outra parte do nome não tomada para palavra de ordem |
Mariana Isabel da Silva Pinto |
| ID Autoridade |
359128 |
| 955 ## - |
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Oferta |
| 995 ## - LOCALIZAÇÃO E INFORMAÇÃO DE EXEMPLARES |
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0 |
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PJCD_313_000000000000000 |
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2022-06-06 |
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2022-06-06 |
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0 |
