Závěrečná práce: Bc. Josef Frola: Quantitative Fraud Analysis on Mobile Platforms
Diplomová práce
Quantitative Fraud Analysis on Mobile Platforms
Anotace
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 …více
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 …více
Zadání práce
22. 5. 2024 12:10, prof. Ing. Pavel Zezula, CSc., učo 47485
Práce na příbuzné téma
Seznam prací, které mají shodná klíčová slova.
-
Anomaly Detection Using Deep Sparse Autoencoders for CERN Particle Detector Data
Bc. Filip Široký, učo 445415 -
Anomaly segmentation using neural networks
Mgr. Václav Hloušek -
XXXXXXX cognitive auto-dispatching
Ing. Andrej Dravecký, učo 445432 -
Detekce defektů elektronově-optických clonek pomocí neuronových sítí
Mgr. Štěpán Beneš -
Detection of hardware and software problems using ML
Ing. Šimon Fouček -
Analysis of Privacy Risks Stemming from Sharing Whole Slide Images
Mgr. Tomáš Bíl -
Evaluation of Multiple Clustering Algorithms on Insurance Datasets
Mgr. Kryštof Suchánek -
Assessment of the Coherency of the Host Labels
Mgr. Andrej Betík




