Apprentissage profond distribué sécurisé : application à la détection de fraudes bancaires sur internet

Avoce, Jésutin Jonas (2021). Apprentissage profond distribué sécurisé : application à la détection de fraudes bancaires sur internet. Mémoire. Gatineau, Université du Québec en Outaouais, Département d'informatique et d'ingénierie, 77 p.

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Résumé

Le commerce électronique a pris une grande ampleur ces dernières décennies. Ceci a eu pour conséquence, l’apparition de nouvelles formes de fraudes dans les transactions bancaires. L’impact de ces fraudes, de diverses gravités, sur les banques et le mode opératoire des fraudeurs s’amplifient et se diversifient au fil des ans. Pour pouvoir détecter de manière automatique les fraudes bancaires sur Internet, plusieurs chercheurs ont proposé des approches basées sur l’apprentissage automatique. Malheureusement, pour des raisons de conflit d’intérêts et de confidentialités de l’information véhiculée par les données, les modèles d’apprentissage automatique pour la détection des fraudes bancaires sont généralement entraînés en utilisant uniquement les données d’apprentissage propres à chaque institution financière. En conséquence, les modèles obtenus manquent de précisons, notamment pour l’application de techniques d’apprentissage profond qui nécessitent des ensembles de données volumineux et diversifies. Pour faire face à cette problématique, nous proposons dans ce travail de recherche une approche basée sur l’apprentissage profond distribué garantissant la confidentialité des données d’apprentissage et permettant, ainsi, la participation de plusieurs organismes financiers dans la construction du système de détection de fraudes.

Type de document:	Thèse (Mémoire)
Directeur de mémoire/thèse:	Adi, Kamel
Départements et école, unités de recherche et services:	Informatique et ingénierie
Date de dépôt:	07 avr. 2022 18:11
Dernière modification:	07 avr. 2022 18:11
URI:	https://di.uqo.ca/id/eprint/1359

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