Resumen

El uso de terminales móviles inalámbricos se ha convertido en la corriente principal de las transacciones en internet, que pueden verificar la identidad de los usuarios mediante contraseñas, huellas dactilares, sonidos e imágenes. Sin embargo, una vez que estos datos de identidad son robados, los métodos tradicionales de seguridad de la información no evitarán el fraude en las transacciones en línea. El modelo existente de red neuronal convolucional para la detección de fraudes necesita generar muchas características derivadas. Este artículo propone un modelo de detección de fraudes basado en la red neuronal convolucional en el campo de las transacciones en línea, que construye una capa de secuenciación de características de entrada que implementa la reorganización de las características de transacción crudas para formar diferentes patrones convolucionales. Su importancia radica en que diferentes combinaciones de características que ingresan al núcleo de convolución producirán características derivadas diferentes. La ventaja de este modelo radica en tomar datos de transacciones en línea de baja dimensión y no derivados como entrada. Toda la

• Materias:Cifrado de búsqueda Ataque criptográfico Seguridad en Internet
• Subjects:Search encryption Cryptographic attack Internet Security
• Palabras claves:Tecnología inalámbrica; Terminales móviles; Detección del fraude; Red neuronal convolucional; Transacciones en línea; Verificación de la identidad
• Keywords:Wireless; Mobile terminals; Fraud detection; Convolutional neural network; Online transactions; Identity verification