Quantitative Fraud Analysis on Mobile Platforms

Bc. Josef Frola

Master's thesis

Abstract:

Tato práce představuje komplexní analýzu kvantitativní detekce podvodů na mobilních platformách s důrazem na využití technik strojového učení pro detekci a analýzu podvodných aktivit. Výzkum zahrnuje různé zdroje dat, jako jsou údaje z akcelerometru, gyroskopu a interakce uživatele s displejem. Cílem výzkumu je vyvinout modely, které mohou účinně identifikovat a předpovídat podvodné chování. Tato studie demonstruje potenciál pokročilých analytických metod při odhalování podvodů na mobilních platformách s využitím technik, jako je analýza hlavních komponent, lineární diskriminační analýza a klasifikátory strojového učení. Zjištění zdůrazňují význam multimodální analýzy dat a účinnost architektur neuronových sítí při odhalování podvodů a nabízejí pohled na praktické využití informatiky v reálných bezpečnostních výzvách.

Abstract:

This thesis presents a comprehensive analysis of quantitative fraud detection on mobile platforms, focusing on applying machine learning techniques to detect and analyze fraudulent activities. The research incorporates various data sources, including accelerometer, gyroscope, and touch interaction data, to develop models that can effectively identify and predict fraudulent behaviors. This study demonstrates the potential of advanced analytical methods in fraud detection on mobile platforms by employing techniques such as Principal Component Analysis, Linear Discriminant Analysis, and machine learning classifiers. The findings highlight the importance of multi-modal data analysis and the effectiveness of neural network architectures in fraud detection, offering insights into the practical applications of informatics in real-world security challenges.

Keywords

Fraud Detection, Data Analysis, Anomaly Detection, Neural Networks, Machine Learning, Sensor Data, Accelerometer, Gyroscope

Language used: English

Date on which the thesis was submitted / produced: 21. 5. 2024

Thesis defence

• Date of defence: 17. 6. 2024
• Supervisor: prof. Ing. Pavel Zezula, CSc.
• Reader: RNDr. Vladimír Míč, Ph.D.

Masaryk University

Faculty of Informatics

Master programme / field:
Software Engineering / Design and development of software systems