Prevención de fraudes de Robo de Cuentas a partir del análisis comportamental del usuario

El fraude es un problema actual para la mayoría de las empresas, el cual necesitan resolver para cuidar de su negocio. Por un lado, es necesario que los individuos tomen medidas para protegerse y evitar caer en engaños. Por otro lado, es fundamental el papel de las empresas en el desarrollo de métodos de detección temprana de estos eventos para poder proteger su patrimonio y el de sus usuarios. Entre las múltiples formas de fraude que pueden existir, el “robo de cuentas” es una modalidad que preocupa a grandes empresas, como es el caso de las instituciones financieras. En el presente trabajo se busca abordar esta problemática, mediante un enfoque de aprendizaje automático t monería de datos, que permita detectar intentos fraudulentos en el inicio de sesión, diseñando el comportamiento habitual del titular de la cuenta, utilizando clústeres y grafos, sin la necesidad de disponer de datos etiquetados. Con este diseño, se alertarían los inicios de sesión sospechosos, permitiendo accionar de manera temprana para detectar nuevos patrones de comportamiento.

Name thesis:degree_name

Master in Management + Analytics

Grantor dc:publisher

Universidad Torcuato Di Tella

Year dc:date.issued

2022

Author dc:creator

• Ruiz Díaz Bentancur, Camila

Advisor dc:contributor.advisor

• Rodríguez Martino, Julio

• Comportamiento del Consumidor
• Delito informático
• Instituciones financieras y crediticias
• Análisis de datos
• Data Analysis
• Consumer behavior
• Cybercrime

Statement dc:rights

• info:eu-repo/semantics/openAccess

Language dc:language

spa

Repository record dc:identifier.uri

https://repositorio.utdt.edu/handle/20.500.13098/12040

OAI identifier oai:identifier

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