Dijitalleşmenin hız kazanmasıyla birlikte dolandırıcılık yöntemleri de köklü bir dönüşüm geçirdi. Artık sahtecilik yalnızca kapı kapı dolaşan klasik yöntemlerle değil; çevrim içi alışveriş sitelerinden mobil bankacılığa, sosyal medyadan kripto varlıklara kadar geniş bir alanda, saniyeler içinde ve çoğu zaman iz bırakmadan gerçekleştiriliyor. Bu yeni tabloda kurumların ve bireylerin en güçlü savunma hattını ise dolandırıcılık tespit algoritmaları oluşturuyor. Yapay zekâ, makine öğrenmesi ve büyük veri analitiğine dayalı bu sistemler, finans dünyasından kamuya kadar pek çok alanda sessiz ama kritik bir görev üstleniyor.

Dijital çağın görünmez tehdidi

Dolandırıcılık, küresel ölçekte her yıl milyarlarca dolarlık ekonomik kayba yol açıyor. Özellikle çevrim içi ödeme sistemleri, e-ticaret platformları ve dijital bankacılık uygulamaları, suçlular için cazip hedefler haline gelmiş durumda. Bir kredi kartı işleminin saniyeler içinde onaylandığı bu dünyada, manuel kontrol mekanizmaları yetersiz kalıyor. İşte tam bu noktada, insan hızının çok ötesinde çalışan algoritmalar devreye giriyor.

Dolandırıcılık tespit algoritmalarının temel amacı basit: Şüpheli işlemi, gerçekleştiği anda veya mümkün olan en erken aşamada tespit etmek. Ancak bu hedefe ulaşmak, göründüğünden çok daha karmaşık bir süreci gerektiriyor. Çünkü sistem, bir yandan suçluları yakalamaya çalışırken diğer yandan masum kullanıcıları mağdur etmemek zorunda.

Kural tabanlı sistemlerden öğrenen makinelere

Dolandırıcılık tespitinde ilk kuşak çözümler, büyük ölçüde kural tabanlı sistemlere dayanıyordu. “Belirli bir tutarın üzerindeki işlemler”, “yurt dışından gelen ani harcamalar” ya da “kısa sürede çok sayıda deneme” gibi önceden tanımlanmış kurallar, şüpheli işlemleri işaretliyordu. Bu yöntem, uzun yıllar boyunca bankacılık ve sigortacılık sektörlerinde etkili bir şekilde kullanıldı.

Ancak dolandırıcılar da bu kuralları öğrenerek kendilerini uyarlamaya başladı. Sabit kuralların kolayca aşılabilir hale gelmesi, daha esnek ve öğrenebilen sistemlere olan ihtiyacı artırdı. Böylece makine öğrenmesi tabanlı algoritmalar ön plana çıktı.

Makine öğrenmesi modelleri, geçmiş işlem verilerini analiz ederek dolandırıcılık örüntülerini kendiliğinden öğreniyor. Sisteme önceden “şu işlem........

© Haber Gündemim