Titelblatt des Buchs
Reginald Ferber Information Retrieval
Suchmodelle und Data-Mining-Verfahren für Textsammlungen und das Web

Position im Angebot Information Retrieval -> Wissensgewinnung mit Data-Mining-Methoden -> Ein komplexeres Beispiel
Stichwörter dieser Seite Kategorisierung, vorherzusagendes Attribut, überlagerter Betrug, superimposed fraud
Navigation Zurück ]    [ Inhalt ]    [ Stichwörter ]    [ Feedback ]    [ Home ]

2.6.1: Problemstellung

Im beschriebenen Fall senden Mobiltelefone, wenn ein Anruf getätigt wird, ihre Kennung - die auch zur Abrechnung der Gebühren verwendet wird - unverschlüsselt an die Zentrale. Dadurch ist es verhältnismäßig einfach, diese Kennung zu empfangen, aufzuzeichnen und illegal unter dieser Kennung - und damit auf Kosten des so "geklonten" Telefons - Gespräche zu führen. Neben dem Abwälzen der Gebühren kann so auch verhindert werden zu erschließen, von welchem Telefon aus ein Anruf getätigt wurde. Bemerken Kundinnen oder Kunden solche illegalen Gespräche auf ihrer Rechnung, müssen sie mit der Telefongesellschaft anhand der Verbindungsdaten aushandeln, welche Gespräche sie selbst geführt haben und welche nicht. Diese werden dann von der Rechnung gestrichen. Das kann zu erheblichen finanziellen Verlusten, aber auch zu Ansehensverlusten der Telefongesellschaft führen.

Durch die Überprüfung der Telefonrechnungen fallen große Mengen an Verbindungsdaten an, bei denen zu jedem Gespräch vermerkt ist, ob es sich um eine legale oder eine betrügerisch erschlichene Verbindung handelt. Diese Datensätze enthalten z.B. den Ausgangspunkt, den Zielort, den Zeitpunkt und die Dauer eines Gesprächs. Ziel der beschriebenen Untersuchung war es, diese Datensätze zu nutzen, um das illegale Klonen schnell zu erkennen und den betroffenen Telefonen eine neue Kennung zuzuteilen. Es handelt sich dabei um ein Kategorisierungsproblem mit dem vorherzusagenden Attribut Art der Verbindung mit den binären Werten legal und illegal.

Allgemeiner kann das Problem als überlagerter Betrug oder überlagerter Missbrauch (superimposed fraud) beschrieben werden: Zu einer legalen Nutzung kommt eine zweite, illegale Nutzung hinzu, die erkannt werden soll.

Navigation Zurück ]    [ Inhalt ]    [ Stichwörter ]    [ Feedback ]    [ Home ]
Position im Angebot Information Retrieval -> Wissensgewinnung mit Data-Mining-Methoden -> Ein komplexeres Beispiel
Dieser Abschnitt und seine Unterabschnitte
Inhalt Stichwörter in der Reihenfolge ihres AuftretensStichwörter alphabetisch sortiert
2.6.1Problemstellung
Kategorisierung, vorherzusagendes Attribut, überlagerter Betrug, superimposed fraud Kategorisierung, superimposed fraud, überlagerter Betrug, vorherzusagendes Attribut

Diese Seiten sind urheberrechtlich geschützt. Die Verantwortung für die Inhalte und die Rechte der Online-Version liegen beim Autor Reginald Ferber, Münster (Westf). Die Rechte der gedruckten Version beim dpunkt.verlag, Heidelberg. Die Weiterverwendung von Texten oder Abbildungen - auch auszugsweise - ist ohne die schriftliche Zustimmung des Autors Reginald Ferber bzw. des dpunkt.verlags nicht gestattet.

Es wird darauf hingewiesen, dass die verwendeten Soft- und Hardware-Bezeichnungen sowie Markennamen und Produktbezeichnungen der jeweiligen Firmen im Allgemeinen warenzeichen-, marken-, oder patentrechtlichem Schutz unterliegen. Alle Angaben und Programme wurden mit großer Sorgfalt kontrolliert. Trotzdem kann keinerlei Haftung für Schäden irgendwelcher Art übernommen werden, die sich im Zusammenhang mit der Nutzung dieser Seiten ergeben.

Diese HTML-Datei wurde am 27-10-2003 erzeugt.