Assessing adversarial attacks in real-world fraud detection

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Référence Proceedings of the IEEE International Conference on Web Services, ICWS, page (27-34)
Publication Publié, 2024-10-01

Article révisé par les pairs

Titre:	Assessing adversarial attacks in real-world fraud detection
Auteur:	Lunghi, Daniele; Simitsis, Alkis; Bontempi, Gianluca
Informations sur la publication:	Proceedings of the IEEE International Conference on Web Services, ICWS, page (27-34)
Statut de publication:	Publié, 2024-10-01
Sujet CREF:	Généralités
Mots-clés:	Adversarial Machine Learning
	Evasion Attacks
	Fraud Detection
Note générale:	SCOPUS: cp.j
Langue:	Anglais
Identificateurs:	urn:issn:2836-3876
	info:doi/10.1109/ICWS62655.2024.00021
	info:scp/85210245307

Towards fair machine learning using many-objective feature selection
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On many-objective feature selection and the need for interpretability
par Njoku, Uchechukwu U.F. , Abelló, Alberto , Bilalli, Besim , Bontempi, Gianluca
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An Adversary Model of Fraudsters’ Behavior to Improve Oversampling in Credit Card Fraud Detection
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Référencement	Visibilité	Pérennité	Facilité
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