شهدت كلية العلوم للبنات في جامعة بابل مناقشة رسالة ماجستير قدمتها الطالبة علا عمران عبيد من قسم الحاسوب، حملت عنوان: “كشف الشذوذ باستخدام التعلم العميق للمعاملات المالية”.
ركزت الرسالة على دراسة وتحليل الشذوذ في المعاملات المالية، ولا سيما المرتبطة ببطاقات الائتمان، من خلال تطبيق تقنيات التعلم العميق المتطورة، مثل شبكات الذاكرة طويلة المدى (LSTM) وآلية الانتباه. تم الاعتماد في البحث على مجموعات بيانات مستخلصة من بطاقات الائتمان الأوروبية ومن قاعدة بيانات IEEE.
تضمن النظام المقترح ثلاث مراحل رئيسية:
1. المعالجة المسبقة للبيانات: شملت تنظيف البيانات، تطبيعها، وتحقيق التوازن باستخدام تقنية SMOTE.
2. اختيار الميزات: تم تطبيق خوارزمية إزالة الميزات المتكررة (RFE) لتحديد الخصائص الأكثر أهمية.
3. التصنيف: اعتمد على نماذج LSTM وLSTM المدعوم بآلية الانتباه لتصنيف المعاملات إلى عادية أو احتيالية.
أثبتت النتائج فعالية النظام المقترح، حيث حققت النماذج دقة عالية بلغت 98.75% عند تطبيق مصنف RFE مع LSTM على البيانات الأوروبية، و95.15% على بيانات IEEE. أما عند استخدام نموذج LSTM مع آلية الانتباه، فقد وصلت الدقة إلى 97.57% و94.34% على التوالي.
تؤكد هذه الدراسة أهمية تقنيات الذكاء الاصطناعي في مجال الأمن المالي، ودورها في تطوير أنظمة متقدمة للكشف عن الاحتيال، مما يساهم في تعزيز الثقة في نظم الدفع الإلكترونية.
