Kredi kartı sahteciliğinin optimizasyon algoritmaları ile tespiti

Kredi kartı dolandırıcılığı günümüzde e-ticaret uygulamalarının yaygınlaşmasıyla birlikte çok sık karşılaşılan bir problemdir. Özellikle de COVID-19 döneminde insanlar evde karantina altında yaşarken gerek alışverişlerini gerekse tüm işlemlerini internet aracılığıyla yapmaktadır. İnsanların çoğu kredi kartıyla ya da mobil bankacılık uygulamasıyla alışveriş siteleri aracılığıyla işlemlerini hızlı ve pratik bir şekilde gerçekleştirmektedir. Ancak bu avantajların yanı sıra kredi kartı bilgilerinin çalınması, kredi kartının kopyalanarak başkalarına ait kredi kartlarının kullanılması sonucu yapılan işlemler hukuki ve ekonomik birtakım sorunlar teşkil etmektedir. Bu çalışmadaki amaç, yapılan bu hukuki olmayan kredi kartı dolandırıcılık işlemlerinin belirlenmesinde ve sınıflandırılmasında rastgele seçim yerine rulet ve turnuva seçimine dayalı genetik algoritma yöntemlerinin geliştirilmesidir. Çalışmada 28 öznitelik ve 284807 kredi kartı işleminden oluşan bir veri seti kullanılmıştır. Genetik algoritma ve yapay arı kolonisi kullanılarak kredi kartı işlemlerinde gerçekleştirilen sahtecilik işlemleri tahmin edilmiş ve sonuçlar rulet ile turnuva seçimine göre karşılaştırılmıştır. Rulet ve turnuva seçimine dayalı geliştirilen genetik algoritma, yapay arı kolonisi gibi optimizasyon yöntemleri lineer, ikinci dereceden ve üstel fonksiyonlarına göre ayrı ayrı analiz edilmiştir. Test verisi için lineer, ikinci dereceden ve üstel fonksiyon kullanılarak rulet seçimine dayalı genetik algoritma ile kredi kartı dolandırıcılığı olan işlemlerin belirlenmesi sırasıyla % 98.6, % 98.46 ve % 98.6 başarı gösterirken; turnuva seçimine dayalı genetik algoritma ile ise % 98.53, % 98.33 ve % 98.66 başarı gösterir. Ayrıca başarı sonuçları precision, recall ve F1-Score gibi farklı değerlendirme kriterleri ile hesaplanmış ve önerilen her bir metot için karmaşıklık matrisleri sunulmuştur.