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https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/12610
Document type: | Dissertação |
Access type: | Acesso Aberto |
Title: | Detecção de anomalias em telecomunicações através de um sistema baseado em conhecimento que utiliza consulta por similaridade, DWT e RDR como ferramentas de apoio |
Author: | Barcelos, Umberto Maia |
First Advisor: | Julia, Rita Maria da Silva |
First member of the Committee: | Oliveira, Pedro Paulo Balbi de |
Second member of the Committee: | Pereira, Antônio Eduardo Costa |
Summary: | A Fraude em telefonia é um fenômeno mundial. Estimativas correntes contabilizam perdas de 15 A 55 bilhões de dólares por ano na indústria de telefonia, que movimenta negócios na ordem de 1,5 trilhão de dólares [42]. A detecção de fraude é um ponto crítico nestas empresas. Os riscos de fraude forçam as empresas a empreender elevados esforços na análise do tráfego de ligações de clientes. Nesta dissertação, propõe-se utilizar um sistema composto por módulos para efetuar consultas por similaridade em séries temporais com o objetivo de detectar, prematuramente, anomalias no tráfego de ligações de clientes. Para aumentar a eficiência das consultas, uma vez que o volume de dados a ser analisado é muito grande, o sistema utiliza as Haar Wavelets como técnica de redução de dados. A fim de indicar as ações que deverão ser desencadeadas em função dos resultados das consultas por similaridade, é utilizado um Sistema Baseado em Conhecimento que corresponde a uma combinação de um sistema de produção e de um sistema baseado em casos. Tal sistema corresponde à estrutura Ripple Down Rules (RDR). O sistema proposto representa uma alternativa tecnicamente eficiente e inovadora na detecção de anomalias em sistemas de telefonia. |
Abstract: | Telephony fraud is a world phenomenon. Current estimates show losses of from 15 to 55 billion dollars a year in the telephony industry, which runs businesses around 1.5 trillion dollars [42]. Fraud detection is a critical point for these companies. Fraud risks force companies to make a great effort to analyze clients' calls traffic. This paper proposes a Knowledge System (KS) that performs similarity search in time series with the purpose of detecting anomalies, in advance, in the clients' call traffic. Since there is a great amount of data (call) to be analyzed, the system uses Haar Wavelets as a dimensionality reduction technique to improve the eficiency of the searches. For the purpose of indicating the actions that should be taken as a result of similarity searches, a knowledge system based on production systems and on case based reasoning system is utilized. This hybrid system is called Ripple Down Rules (RDR). |
Keywords: | Wavelet Consulta por similaridade Telecomunicações RDR Sistema baseado em conhecimento Similarity search Telecommunication Knowledge system based |
Area (s) of CNPq: | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO |
Language: | por |
Country: | BR |
Publisher: | Universidade Federal de Uberlândia |
Institution Acronym: | UFU |
Department: | Ciências Exatas e da Terra |
Program: | Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação |
Quote: | BARCELOS, Umberto Maia. Detecção de anomalias em telecomunicações através de um sistema baseado em conhecimento que utiliza consulta por similaridade, DWT e RDR como ferramentas de apoio. 2005. 123 f. Dissertação (Mestrado em Ciências Exatas e da Terra) - Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2005. |
URI: | https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/12610 |
Date of defense: | 26-Oct-2005 |
Appears in Collections: | DISSERTAÇÃO - Ciência da Computação |
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UMBarcelosDISSPRT.pdf | 1.75 MB | Adobe PDF | View/Open |
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