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Simeon Okechukwu Ajakwe (Kumoh National Institute of Technology) Cosmas Ifeanyi Nwakanma (Kumoh National Institute of Technology) Dong-Seong Kim (Kumoh National Institute of Technology) Jae Min Lee (Kumoh National Institute of Technology)
저널정보
한국통신학회 한국통신학회 학술대회논문집 2021년도 한국통신학회 하계종합학술발표회 논문집
발행연도
2021.6
수록면
1,368 - 1,370 (3page)

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Smart Card fraud cases are on the rise due to increased online and real-time untact transactions triggered by several cashless policies as well as the global COVID-19 pan-demic. This paper evaluates various machine learning algorithms for timely and intelligent detection and predictions of smart card frauds. The test the accuracy of the model, dataset of various frauds on smart card was used. Timely, accurate, and intelligent interception of dynamic fraud patterns is crucial to curtail loss rising from security breach. Evaluation results shows that Deep Neural Network (99.91%), Convol^_@span style=color:#999999 ^_# ... ^_@/span^_#^_@a href=javascript:; onclick=onClickReadNode('NODE10587528');fn_statistics('Z354','null','null'); style='color:#999999;font-size:14px;text-decoration:underline;' ^_#전체 초록 보기^_@/a^_#
#Smart Card #Fraud #Real-Time #Deep Learning

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