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metadata.dc.type: Dissertação
metadata.dc.rights: 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
metadata.dc.creator: Barcelos, Umberto Maia
metadata.dc.contributor.advisor1: Julia, Rita Maria da Silva
metadata.dc.contributor.referee1: Oliveira, Pedro Paulo Balbi de
metadata.dc.contributor.referee2: Pereira, Antônio Eduardo Costa
metadata.dc.description.resumo: 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
metadata.dc.subject.cnpq: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
metadata.dc.language: por
metadata.dc.publisher.country: BR
Publisher: Universidade Federal de Uberlândia
metadata.dc.publisher.initials: UFU
metadata.dc.publisher.department: Ciências Exatas e da Terra
metadata.dc.publisher.program: Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação
Citation: 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
Issue Date: 26-Oct-2005
Appears in Collections:PPGCC - Mestrado em Ciência da Computação

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