クレジットカード不正検出

デジタル決済システムの急速な普及により、世界中のクレジットカード取引量が大幅に増加しました。しかし、この成長に伴い、不正行為も増加し、銀行や顧客に多大な経済的損失をもたらしています。従来の不正検出システムは大規模な取引データの処理やリアルタイムでの不正検出に対応が困難です。本稿では、ビッグデータ技術と機械学習アルゴリズムを用いたリアルタイムクレジットカード不正検出フレームワークを提案します。本システムはApache Hadoopによる分散ストレージとApache Spark Streamingを用いたリアルタイムデータ処理を活用しています。ロジスティック回帰やランダムフォレストなどの各種分類アルゴリズムを実装し、不正取引を識別します。実験結果では、検出精度の向上、処理時間の短縮、および大規模取引データセットへのスケーラビリティが確認されました。