| Titre : | Système de Détection et de Prévention de la fraude des Transactions Monétiques | | Type de document : | projet fin études | | Auteurs : | Boulaajoul Tarik, Auteur | | Langues : | Français (fre) | | Catégories : | e-Management et Business Intelligence
| | Mots-clĂ©s : | Système de dĂ©tection de fraude – Data Mining – Exploitation des donnĂ©es – Big Data | | Index. dĂ©cimale : | 2111/19 | | RĂ©sumĂ© : | Dans le cadre de mon projet de fin d’études à l’Ecole Nationale Supérieure d’Informatique et d’Analyse des Systèmes (ENSIAS) pour l’obtention du titre d’ingénieur d’État en Informatique Décisionnelle, j’ai effectué un stage au sein de l’organisme TraInvestment, spécialisés dans la monétique, dans l’objectif de réaliser un projet de détection de fraude utilisant les techniques de Data Mining et Big Data dans le respect des contraintes réels du secteur bancaire.
Ce rapport va présenter l’ensembles des problématiques croisés, choix entrepris et résultats obtenus, l’objectif fut la réalisation d’un system de détection en temps réel des fraudes liés aux transactions monétiques, qui constitue un des problèmes éthiques majeures dans l’industrie des cartes bancaires, et qui coute d’après le Internet Crime Report du FBI de 2017 dans les environs de $1.4 billion aux victimes, pour un total de 300.000 plaintes.
Dans un premier temps, on a commencé par une spécification de l’ensemble des contraintes liées au domaine de la monétique et du contexte exacte de la problématique de détection de la fraude, puis on a effectué une étude du marché de la sécurisation des transactions bancaire, afin de faire une modélisation globale, analyse et comparaison des atouts de défense disponibles.
Dans une deuxième grande partie du travail, on s’est concentré sur la partie Mining et exploitation de l’information afin d’assurer le respect des contraintes fixés.
Finalement, on a présenté et détaillé l’architecture global et outils choisis ainsi que les résultats obtenus.
Ceci résume notre travail dans la réalisation d’un système de détection de fraude, basé sur des techniques de Data Mining et utilisant la Big Data pour optimiser les performances.
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Système de Détection et de Prévention de la fraude des Transactions Monétiques [projet fin études] / Boulaajoul Tarik, Auteur . - [s.d.]. Langues : Français ( fre) | Catégories : | e-Management et Business Intelligence
| | Mots-clĂ©s : | Système de dĂ©tection de fraude – Data Mining – Exploitation des donnĂ©es – Big Data | | Index. dĂ©cimale : | 2111/19 | | RĂ©sumĂ© : | Dans le cadre de mon projet de fin d’études à l’Ecole Nationale Supérieure d’Informatique et d’Analyse des Systèmes (ENSIAS) pour l’obtention du titre d’ingénieur d’État en Informatique Décisionnelle, j’ai effectué un stage au sein de l’organisme TraInvestment, spécialisés dans la monétique, dans l’objectif de réaliser un projet de détection de fraude utilisant les techniques de Data Mining et Big Data dans le respect des contraintes réels du secteur bancaire.
Ce rapport va présenter l’ensembles des problématiques croisés, choix entrepris et résultats obtenus, l’objectif fut la réalisation d’un system de détection en temps réel des fraudes liés aux transactions monétiques, qui constitue un des problèmes éthiques majeures dans l’industrie des cartes bancaires, et qui coute d’après le Internet Crime Report du FBI de 2017 dans les environs de $1.4 billion aux victimes, pour un total de 300.000 plaintes.
Dans un premier temps, on a commencé par une spécification de l’ensemble des contraintes liées au domaine de la monétique et du contexte exacte de la problématique de détection de la fraude, puis on a effectué une étude du marché de la sécurisation des transactions bancaire, afin de faire une modélisation globale, analyse et comparaison des atouts de défense disponibles.
Dans une deuxième grande partie du travail, on s’est concentré sur la partie Mining et exploitation de l’information afin d’assurer le respect des contraintes fixés.
Finalement, on a présenté et détaillé l’architecture global et outils choisis ainsi que les résultats obtenus.
Ceci résume notre travail dans la réalisation d’un système de détection de fraude, basé sur des techniques de Data Mining et utilisant la Big Data pour optimiser les performances.
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Système de Détection et de Prévention de la fraude des Transactions Monétiques / Boulaajoul Tarik
