Запропоновано метод виявлення шахрайства у разі інсталювання мобільних додатків. Розроблений метод на відміну від існуючих використовує всі наявні дані, незалежно від типів, розмірності та розбіжності цих даних і перетворює такі дані до однорідних коефіцієнтів на базі запропонованого методу шкалювання. Такий підхід надає можливість підвищити точність розв'язання задачі та побудувати відкриту до розширення базу знань із характеристиками шахраїв і правилами виявлення користувачів-шахраїв. Розроблено систему шкал для переводу різнорідних даних до однорідних коефіцієнтів, яка надала можливість побудувати математичну модель процесу шкалювання. Розроблено алгоритм шкалювання різнорідних масивів даних на базі запропонованих шкал і математичної моделі процесу шкалювання великих масивів різнорідних даних, що надало можливість всю множину даних привести до двох однорідних груп. Запропоновано алгоритми обробки отриманих груп однорідних даних і виявлення користувачів-шахраїв. Розроблені алгоритми з використанням коефіцієнтів схожості між характеристиками користувачів формують шаблони шахраїв, визначають характеристики та залежності користувачів-шахраїв, що надає можливість підвищити ефективність і швидкість процесу виявлення шахраїв. Запропоновано схему процесу виявлення шахраїв, яку використано в інтелектуальній системі автоматичного виявлення шахраїв для проведення експериментальних досліджень. За результатами експериментальних досліджень отримано точність визначення шахраїв на заданій репрезентативній вибірці 99,14 %. Результати експериментальних досліджень показали ефективність автоматичного виявлення шахраїв і можливість розширення форматів і характеристик користувачів-шахраїв на підставі інтелектуального аналізу та баз знань.

 Наукова періодика України 

---

  Якщо, ви не знайшли інформацію про автора(ів) публікації, маєте бажання виправити або відобразити більш докладну інформацію про науковців України запрошуємо заповнити "Анкету науковця"