Modelos computacionales y metodologías utilizadas en la detección del fraude de las tarjetas de crédito

Título:

Modelos computacionales y metodologías utilizadas en la detección del fraude de las tarjetas de crédito

Autor:

Porco, Andrea Verónica

Otros autores / Colaboradores:

 Bertone, Rodolfo Alfredo; [ Director/a]  Thomas, Pablo Javier; [ Director/a] 

Temas:

COMERCIO ELECTRÓNICO; EXPERIENCIA DE USUARIO; 

Palabras clave:

fraude de las tarjetas de crédito, metodologías de detección del fraude, autenticación del usuario, fraude online, 

Nota de tesis:

Tesina (Licenciatura en Sistemas) - Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Informática, 2015.

Extensión:

67 p. : il. col. + 1 CD-ROM

Resumen:

De la mano de la evolución del comercio electrónico ha devenido el incremento en el uso de las tarjetas de crédito (TC) para realizar compras habituales en internet, y como consecuencia, se ha dado a lugar al incremento del fraude sobre las mismas, llamado fraude online. La implementación de sistemas de detección de fraude en la administración de TC, tanto para el banco como para el usuario, tomó un lugar de privilegio, en pos de minimizar sus pérdidas. Muchas técnicas modernas basadas en inteligencia artificial, minería de datos, lógica difusa, seguridad criptográfica, identificación por datos biométricos, por GPS, por reconocimiento de rostro, por interfaces gestuales, etc., han evolucionado en esta temática, a través de la identificación del usuario, que ha ganado acceso a la sesión de aplicación del usuario titular. Este trabajo presenta las líneas de investigación que se fueron abriendo espacio en la resolución del problema, los modelos computacionales más sobresalientes que avalan estos lineamientos, y las metodologías aplicadas a la fecha que han demostrado, serán las candidatas a resolver el problema del FTC.

Puede solicitar más fácilmente el ejemplar con: TES 15/01

Tabla de figura 
Agradecimientos  
Capítulo 1 
Introducción 
Motivación 
Objetivos de la tesina 
Capítulo 2
El fraude de las tarjetas de crédito (FTC)
2.1. Definición del FTC 
2.2. Etapas de la DFTC 
Etapa 1 
Etapa 2. 
Etapa 3. 
Capítulo 3 
Fases de impacto en la DFTC 
3.1. Fase 1. Ampliación de perfiles de usuario fraudulento 
3.2. Fase 2. El paso de la TC a la billetera electrónica.
3.3. Fase 3. Se suman algunos problemas de seguridad
3.3.1. El problema del phishing
3.3.2. El problema del MITM (man in the middle) 
3.3.3. Los troyanos bancarios .
3.3.4. El problema de los IDS (sistemas de detección de intrusos)
3.3.5. El problema de la autenticación del usuario (PAU) en aplicaciones web 
Capítulo 4 
Modellos computacionales para la DFTC 
4.1. Modelo de bloques de FDS 
4.2. Modelo de hibridación BLAST-SSAHA
4.3. Modelo oculto de Markov (HMM) 
4.4. Modelo de bloques del sistema evolutivo-difuso 
4.5. Análisis de ventajas y desventajas de modelos computacionales
Metodologías para la identificación del usuario fraudulento 
5.1. Uso de datos biométricos para la identificación del usuario 
5.2. Uso de métodos de ubicación para la identificación del usuario 
5.3. Análisis de ventajas y desventajas de las metodologías propuestas 
Capítulo 6
Propuesta de modelos futuros  
6.1. Características a mejorar en nuevos modelos 
6.2. Pasos a seguir en próximos modelos de DFTC .
6.2.1. Definición de un usuario fraudulento 
6.2.2. Apertura de caminos viables
6.2.3. Definición de una forma de trabajo y sus restricciones triviales .
6.2.5. Implementación y pruebas estadísticas sobre diversos usuarios. 
6.2.6. Modelo general de cómputo para la DFTC
Capítulo 7 
Líneas de investigación encontradas en la DFTC 
7.1. Línea de investigación relacionada con la seguridad en la red, y en el acceso a los
datos 
7.2. Línea de investigación relacionada con la extracción de información del contexto
7.3. Línea de investigación basada en aprendizaje 
Capítulo 8
Líneas de investigación a futuro
Anexo A 
Anexo B
Anexo C 
Anexo D 
Referencias bibliográficas 
Siglas