An Adversary Model of Fraudsters’ Behavior to Improve Oversampling in Credit Card Fraud Detection

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Référence IEEE access, 11, page (136666-136679)
Publication Publié, 2023-01-01

Article révisé par les pairs

Titre:	An Adversary Model of Fraudsters’ Behavior to Improve Oversampling in Credit Card Fraud Detection
Auteur:	Lunghi, Daniele; Paldino, Gian Marco; Caelen, Olivier; Bontempi, Gianluca
Informations sur la publication:	IEEE access, 11, page (136666-136679)
Statut de publication:	Publié, 2023-01-01
Sujet CREF:	Sciences de l'ingénieur
Mots-clés:	Fraud detection
	imbalance learning
	machine learning
	oversampling
	synthetic data
	threat model
	time series
Note générale:	SCOPUS: ar.j
Langue:	Anglais
Identificateurs:	urn:issn:2169-3536
	info:doi/10.1109/ACCESS.2023.3337635
	info:scp/85179039691

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Publication Ecole polytechnique de Bruxelles – Mécanicien, Bruxelles, Université libre de Bruxelles, 2024-11-27

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