Enhancing semantic consistency in anti-fraud rule-based expert systems

En este estudio, se propone un servicio guiado por ontología para la detección y clasificación de problemas de incoherencia semántica en sistemas expertos con bases de reglas de decisión. Se centra en el caso crítico de repositorios de reglas antifraude para la inspección de transacciones en entornos de comercio electrónico. La motivación principal consiste en examinar y seleccionar los conjuntos de datos de reglas antifraude para evitar conflictos semánticos que podrían llevar al sistema experto subyacente a funcionar incorrectamente, e. g., al aceptar transacciones fraudulentas y/o descartando las inofensivas. Se ha desarrollado una ontología específica OWL y una serie de reglas semánticas (SWRL) de razonamiento para evaluar dichas bases de reglas antifraude. Las tres principales contribuciones de este trabajo son: primero, la creación de un modelo de conocimiento conceptual para describir las reglas antifraude y sus relaciones; segundo, el desarrollo de reglas semánticas como métodos de resolución de conflictos para sistemas expertos contra el fraude; en tercer lugar, se recopilan datos experimentales para evaluar y validar el modelo propuesto. Se utiliza un caso de uso real de la industria de comercio electrónico (e-Turismo) para explicar el diseño de la ontología y su uso. Los experimentos muestran que los enfoques ontológicos pueden descubrir y clasificar efectivamente conflictos en sistemas expertos basados en reglas para detección de fraude. La propuesta también se puede aplicar en otros dominios donde se trabajan con bases de reglas de conocimiento.Universidad de Málaga. Campus de Excelencia Internacional Andalucía Tech

Sistema experto basado en ontología para la detección de fraude en tarjetas de crédito

El incremento de las transacciones bancarias haciendo uso de tarjetas de crédito, a través de Internet y dispositivos móviles, está originando un incremento del fraude sobre estos produc-tos. Para hacer contraparte a estos fraudes, las instituciones financieras realizan tareas de análisis y gestión de fraude transaccional, apoyados en motores, reglas para la detección de fraude que demandan gran cantidad de recursos de infraestructura e información no homolo-gada. Este proyecto desarrolla un sistema experto basado en ontologías y reglas para la de-tección de fraude en tarjetas de crédito, compuesto por una red de ontologías y reglas SWRL, donde además se vincula información de fuentes transaccionales de tarjeta de crédito me-diante una perspectiva de integración semántica de la información. El desarrollo del proyecto fue guiado por la metodología de la ciencia basada en el diseño y apoyada sobre las metodo-logías NeOn y Linked Data.The increase in bank transactions using credit cards, through the Internet and mobile devices, is causing an increase in fraud on these products. To counter these frauds, financial institu-tions perform analysis and transactional fraud management tasks, supported by engines, rules for fraud detection that demand a large amount of infrastructure resources and non-approved information. This project develops an expert system based on ontologies and rules for the detection of credit card fraud, composed of a network of ontologies and SWRL rules, where information from transactional sources of credit card is also linked through a semantic inte-gration perspective of information. The development of the project was guided by the meth-odology of science based on the design and supported by the NeOn and Linked Data meth-odologies.Magíster en Ingeniería de Sistemas y ComputaciónMaestrí

Enhancing semantic consistency in anti-fraud rule-based expert systems

In this study, an ontology-driven approach is proposed for semantic conflict detection and classification inrule-based expert systems. It focuses on the critical case of anti-fraud rule repositories for the inspectionof Card Not Present (CNP) transactions in e-commerce environments. The main motivation is to examineand curate anti-fraud rule datasets to avoid semantic conflicts that could lead the underpinning expertsystem to incorrectly perform, e. g., by accepting fraudulent transactions and/or by discarding harmlessones. The proposed approach is based on Web Ontology Language (OWL) and Semantic Web Rule Lan- guage (SWRL) technologies to develop an anti-fraud rule ontology and reasoning tasks, respectively. Thethree main contributions of this work are: first, the creation of a conceptual knowledge model for de- scribing anti-fraud rules and their relationships; second, the development of semantic rules as conflict- resolution methods for anti-fraud expert systems; third, experimental facts are gathered to evaluate andvalidate the proposed model. A real-world use case in the e-commerce (e-Tourism) industry is used toexplain the ontological knowledge design and its use. The experiments show that ontological approachescan effectively discover and classify conflicts in rule-based expert systems in the field of anti-fraud ap- plications. The proposal is also applicable to other domains where knowledge rule bases are involved.European Union FP7 EU project SME-Ecompass No: 315637Ministerio de Economía y Competitividad TIN2014-58304Junta de Andalucía P11-TIC-7529Junta de Andalucía P12-TIC-151