Аннотация:
В этой работе мы представляем архитектуру сверточной нейронной сети SpiderNet, разработанную для решения задач детектирования мошенничества. Мы заметили, что принципы работы пулинговых и сверточных слоев в нейронных сетях похожи на методы работы аналитиков при проведении расследований. Кроме того, применяемые в нейронных сетях пропускные соединения позволяют использовать признаки различной силы. Наши эксперименты показали, что SpiderNet дает лучшее качество по сравнению с Random Forest, CNN, DenseNet и адаптированной под антифрод F-DenseNet. В этой работе мы также предлагаем новые подходы для разработки антифрод-правил – Б-тесты и W-тесты. Программный код SpiderNet доступен по ссылке: https://github.com/aasmirnova24/SpiderNet.