17、基于K-Means和模糊C均值的信用卡欺诈检测

基于K-Means和模糊C均值的信用卡欺诈检测

1. 引言

信用卡是一种便捷的塑料卡，用户可凭此在无现金时获得信用额度，用于支付产品和服务费用，并在之后向发卡银行还款。信用卡起源于20世纪20年代的美国，如今全球范围内，尤其是英国、西班牙、希腊等国家，信用卡持有者众多。信用卡与美国运通、巴克莱卡和花旗银行等知名商家相关联，这些商家根据不同的套餐为客户提供各种服务，如卡费、信用额度、滞纳金、汇率费和利率等。美国人口普查局和尼尔森报告显示，2017年共有10.6亿张信用卡，预计到2022年将达到12亿张。

经济实惠的互联网和智能设备使信用卡交易变得轻松、便捷和舒适。由于支付方式的便利性，信用卡在电子商务交易中的使用几乎不可避免，其作为购物交易媒介的应用呈指数级增长。然而，不幸的是，这种数字卡的欺诈性使用正成为一种犯罪隐患。

1.1 信用卡欺诈、欺诈者和CFD系统

信用卡欺诈指的是在交易中涉及欺诈性、错误、可疑或非法资金来源的盗窃行为。这种欺诈可通过各种信贷业务发生，如房屋贷款、个人贷款、零售和购物等。欺诈者能在短时间内轻松获取巨额资金。

欺诈者可分为以下几类：
- 信用卡信息购买者：专业编程技能较少或没有的欺诈者。
- 黑帽黑客：具备专业编程技能的欺诈者。
- 实体信用卡盗窃者：窃取信用卡并提取信息的欺诈者。

欺诈者不仅会滥用消费者的个人信息，还会滥用其财务信息。全球市场调查显示，2015年银行和商家因欺诈遭受的损失达218.4亿美元，到2022年，随着45%的全球增长率，这一损失可能会更高。识别欺诈性信用卡交易极具挑战性，因为犯罪往往在发生后很久才被发现。

欺诈行为有多