Advancements and Challenges in Fraud Detection and Fairness-Aware Machine Learning: A Comprehensive Review
Notice bibliographique
Résumé
Detection of fraud has emerged as a formidable issue in the financial and cybersecurity architecture systems, where unevenly balanced data and the nature of attack dynamics render the conventional methods ineffective. In this paper, the author examines recent developments in fairnessconscious machine learning to detect fraud, covering ensemblebased learning models, deep network architectures, and adversarial training procedures. We examine how the approaches solve fundamental problems including class imbalance, model interpretability, scalability, and equitable algorithmic decision-making. Besides emphasizing predictive performance in terms of measures such as accuracy, precision, recall and $\mathbf{F1}$-score, the review emphasizes the shortcomings of the existing models in attaining transparency and real time applicability. Current approaches tend to increase the detection rates yet are unable to manage both the computation efficiency and fair results across demographic groups. The paper also establishes research gaps in the implementation of fairness constraints and scalable pipelines of detecting fraud. Lastly, we identify the future directions in order to develop effective, interpretable, and equitable models that are reliable, have regulatory compliance, and are trusted in large-scale implementation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».