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Financial fraud detection system by deeplearning neural-network

机译:深度学习神经网络的金融欺诈检测系统

摘要

Disclosed is an abnormal symptom detecting system for a deep learning model based on automatic learning using a neural network. The purpose of the present invention is to provide a technical method for overcoming frequent misdetection and detection error due to an existing rule-based abnormal transaction detecting technique. The abnormal symptom detecting system for a deep learning model based on automatic learning using a neural network includes: a simulation server generating multiple feature items for deep learning by inputting collected transaction log and accident information; a deep learning server generating a deep learning model by performing the deep learning by the multiple feature items; and a detection/manager console server detecting a financial abnormal transaction based on the deep learning model generated by the deep learning server and a predetermined rule.
机译:公开了一种基于使用神经网络的自动学习的深度学习模型的异常症状检测系统。本发明的目的是提供一种技术方法,用于克服由于现有的基于规则的异常交易检测技术而导致的频繁的误检测和检测错误。一种基于神经网络的基于自动学习的深度学习模型异常症状检测系统,包括:模拟服务器,通过输入收集到的交易日志和事故信息,生成用于深度学习的多个特征项;深度学习服务器通过对多个特征项进行深度学习来生成深度学习模型;检测/管理者控制台服务器根据深度学习服务器生成的深度学习模型和预定规则,检测金融异常交易。

著录项

  • 公开/公告号KR102058697B1

    专利类型

  • 公开/公告日2019-12-23

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 YHDATABASE CO. LTD.;

    申请/专利号KR20190016117

  • 发明设计人 CHOI DAE RYONG;PARK JUN OH;

    申请日2019-02-12

  • 分类号G06Q40/02;G06N3/04;G06N3/08;G06Q30/06;

  • 国家 KR

  • 入库时间 2022-08-21 11:08:15

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