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

Autores
Porco, Andrea Verónica
Año de publicación
2015
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
tesis de grado
Estado
versión aceptada
Colaborador/a o director/a de tesis
Bertone, Rodolfo Alfredo
Thomas, Pablo Javier
Descripción
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.
Licenciado en Sistemas
Universidad Nacional de La Plata
Facultad de Informática
Materia
Ciencias Informáticas
comercio electrónico
fraude de las tarjetas de crédito (FTC)
detección del FTC (DFTC)
modelos de DFTC (MODF)
metodologías de DFTC (MEDF)
fraude online
identificación del usuario
autenticación del usuario
comportamiento del usuario
información contextual
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Repositorio
SEDICI (UNLP)
Institución
Universidad Nacional de La Plata
OAI Identificador
oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/71300
Acceder
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