Bewertung von Quantenmodellen zur Betrugserkennung

Betrug ist ein ernstes Problem, das viele Menschen betrifft und oft zu finanziellen Verlusten führt. Es geht darum, Personen oder Gruppen zu täuschen, um einen Vorteil zu erlangen, meistens finanzieller Art. Betrüger nutzen oft irreführende Informationen, um ihre Opfer anzulocken und schaffen ein Gefühl der Dringlichkeit, damit sie schnell handeln, was dazu führen kann, dass sie sensible persönliche Informationen wie Sozialversicherungsnummern, Passwörter oder Bankdaten teilen.

Im Laufe der Jahre haben sich Betrugsmaschen weiterentwickelt, vor allem durch den technologischen Fortschritt. Zum Beispiel gehören heutzutage Phishing-Betrügereien und andere Methoden dazu, die Sprachnachahmungstechnologie ausnutzen, um sich als Familie oder Freunde auszugeben.

Diese Studie konzentriert sich speziell auf Kreditbetrug, der eine der vielen Betrugsarten ist. In den letzten Jahren gab es Berichte über erhebliche Verluste durch Betrug, die Milliarden betragen. Zum Beispiel führte Betrug im Jahr 2022 zu Verlusten von 1,2 Milliarden Pfund im Vereinigten Königreich, während es in den USA Konsumenten etwa 8,8 Milliarden Dollar kostete. Solche hohen Kosten betreffen nicht nur die einzelnen Opfer, sondern können auch zu wirtschaftlichen Rückgängen ganzer Nationen führen. Daher ist es wichtig, einen schnellen und genauen Weg zur Betrugserkennung zu haben.

Traditionell wurden verschiedene Methoden des maschinellen Lernens (ML) zur Betrugserkennung eingesetzt. Diese Methoden beinhalten die Analyse von Daten, um Muster zu identifizieren, die auf betrügerische Aktivitäten hindeuten könnten. Viele Unternehmen, vor allem im Finanz- und Telekommunikationsbereich, haben diese Techniken erfolgreich umgesetzt und bedeutende Fortschritte im Kampf gegen Betrug erzielt.

Die Ansätze des maschinellen Lernens umfassen verschiedene Algorithmen wie logistische Regression, Support Vector Machines, Random Forests und Gradient Boosting. Diese Methoden haben gute Ergebnisse gezeigt und werden aufgrund ihrer Zuverlässigkeit und einfachen Implementierung häufig genutzt. Zudem wurden auch fortgeschrittenere Techniken wie Deep Learning angewendet, die erfolgreich Betrugsmuster in Transaktionen aufdeckten.

Quantum Machine Learning (QML) ist ein neues Gebiet, das Quantencomputing mit maschinellem Lernen kombiniert. Forscher interessieren sich seit den frühen 2000er Jahren für dieses Feld, aber es gewann in den 2010er Jahren mehr Aufmerksamkeit, als die Technologie des Quantencomputings zu verbessern begann. Das Ziel von QML ist es, die einzigartigen Eigenschaften von Quantenbits (Qubits) zu nutzen, um möglicherweise eine bessere Leistung als klassische Methoden zu erreichen.

Eine häufige Frage ist, warum es QML-Methoden braucht, da bestehende Techniken des maschinellen Lernens bereits gut abschneiden. Befürworter der Quantentechniken argumentieren jedoch, dass sie bessere Einblicke bieten und möglicherweise grössere Datensätze effizienter handhaben können.

In dieser Studie betrachten wir vier verschiedene QML-Modelle, die zur Betrugserkennung in Finanzdaten verwendet werden: Quantum Support Vector Classifier, Variational Quantum Classifier, Estimator Quantum Neural Network und Sampler Quantum Neural Network. Wir bewerten ihre Leistungen und vergleichen ihre Wirksamkeit bei der Identifizierung betrügerischer Transaktionen.

#Die Verwendung von Quant modellen

Die Modelle, die wir erkunden werden, nutzen einen Datensatz, der durch Simulation generiert wurde, um tatsächliche Banktransaktionen zu reflektieren. Der Datensatz enthält verschiedene Merkmale wie Transaktionsbeträge, Kundenalter, Geschlecht und Händlertyp, unter anderem. Diese synthetischen Daten ermöglichen es Forschern, Muster zu entdecken und effektive Betrugserkennungssysteme aufzubauen.

Die in dieser Studie angewandten Modelle umfassen:

1. Quantum Support Vector Classifier (QSVC): Dieses Modell ist darauf ausgelegt, die Grenzen zu identifizieren, die verschiedene Klassen von Datenpunkten trennen. Es funktioniert, indem es die optimale Hyperfläche findet, die die Daten am besten in betrügerische und nicht betrügerische Kategorien unterteilt.

2. Variational Quantum Classifier (VQC): Wie QSVC zielt auch dieses Modell darauf ab, Daten zu klassifizieren, tut dies jedoch mit Parametern, die angepasst werden können, um Fehler während des Trainings zu minimieren. Dieser Aspekt ermöglicht es VQC, aus den Daten zu lernen und seine Vorhersagen im Laufe der Zeit zu verbessern.

3. Estimator Quantum Neural Network (EQNN): Dieses hybride Modell kombiniert klassische und Quanten-Elemente. Es verwendet eine Quantenmerkmalskarte, um klassische Daten in Quantenstates umzuwandeln, was den Klassifizierungsprozess unterstützt.

4. Sampler Quantum Neural Network (SQNN): Das SQNN kombiniert ebenfalls klassische und Quanten-Elemente, ist jedoch stärker auf das Sampling von Quantenstates aus Wahrscheinlichkeitsverteilungen fokussiert. Es wird oft besser in Bereichen eingesetzt, die Optimierung erfordern, als bei einfachen Klassifizierungsaufgaben.

#Datenanalyse und Merkmalsauswahl

Der für die Validierung und das Testen dieser Modelle verwendete Datensatz stammt aus einem Simulator namens BankSim. Er produziert synthetische Bankdaten, die effektiv für die Untersuchung der Betrugserkennung sein sollen. Der Datensatz umfasst Tausende von Aufzeichnungen, die sowohl legitime als auch betrügerische Transaktionen darstellen.

Die Merkmale in diesem Datensatz helfen, zwischen normalen und betrügerischen Aktivitäten zu unterscheiden. Wichtige Merkmale sind:

• Schritt: Stellt den Transaktionszeitrahmen dar.
• Kunde: Identifiziert den Kunden.
• ZipCodeOrigin: Bestimmt, wo die Transaktion entstand.
• Händler: Gibt an, welcher Händler beteiligt war.
• ZipMerchant: Gibt die Postleitzahl des Händlers an.
• Alter: Kategorisiert Kunden basierend auf Altersgruppen.
• Geschlecht: Identifiziert das Geschlecht des Kunden.
• Kategorie: Klärt die Art der durchgeführten Transaktion.
• Betrag: Zeigt den Geldwert der Transaktion an.
• Betrug: Kennzeichnet, ob die Transaktion betrügerisch war oder nicht.

Dieses vielfältige Set von Merkmalen ist entscheidend für den Aufbau eines effektiven Betrugserkennungsmodells, da es die Identifizierung von Mustern ermöglicht, die auf potenziellen Betrug hinweisen könnten.

Um den Datensatz weiter zu analysieren, wurden verschiedene statistische Techniken und visuelle Tools eingesetzt. Grafiken wie Histogramme und Heatmaps wurden erstellt, um Trends und Beziehungen zwischen den Merkmalen zu visualisieren.

Zum Beispiel zeigten Frequenzplots, die die Transaktionsbeträge von betrügerischen und nicht-betrügerischen Transaktionen verglichen, dass Betrugsfälle oft grössere Geldsummen beinhalteten. Ähnlich zeigten demografische Faktoren, dass bestimmte Altersgruppen oder Geschlechter häufiger in Betrug verwickelt waren.

Die Hauptkomponentenanalyse (PCA) wurde ebenfalls verwendet, um die einflussreichsten Merkmale für die Betrugserkennung zu identifizieren. Die Analyse hob hervor, welche Merkmale am meisten zur Identifizierung betrügerischer Aktivitäten beitrugen und leitete damit die weitere Modellentwicklung.

#Datenverarbeitung für das Modelltraining

Vor dem Training der Modelle wurde ein sorgfältiger Datenbereinigungsprozess durchgeführt, um Qualität und Genauigkeit zu gewährleisten. Dazu gehörte die Behebung von Inkonsistenzen und die Umwandlung kategorialer Variablen in numerische Formate, um sie für das Modelltraining geeignet zu machen.

Der Datensatz wurde dann in Trainings- und Testmengen aufgeteilt, sodass die Modelle aus einem Teil der Daten lernen konnten, während sie gegen ungesehene Daten getestet wurden, um ihre Leistung zu bewerten.

#Training der Quantenmodelle

Während der Trainingsphase wurden die vier Quantmodelle (QSVC, VQC, EQNN, SQNN) mit optimierten Einstellungen getestet, um die bestmöglichen Ergebnisse zu erzielen. Dazu wurde eine spezifische Quanten-Simulatorumgebung verwendet, die es den Forschern ermöglichte, ihre Schaltungen effektiv auszuführen.

Nach dem Training wurde die Leistung jedes Modells anhand verschiedener Schlüsselmetriken wie Präzision und Recall bewertet. Diese Metriken helfen zu messen, wie gut die Modelle betrügerische Transaktionen korrekt identifizieren können.

#Ergebnisse und Leistungsvergleich

Die Ergebnisse zeigten, dass der Quantum Support Vector Classifier der stärkste Performer unter den evaluierten Modellen war. Er erzielte gute Werte, die seine Fähigkeit zur genauen Klassifizierung sowohl betrügerischer als auch nicht betrügerischer Transaktionen bestätigen.

Der Variational Quantum Classifier schnitt ebenfalls gut ab, hatte jedoch einige Herausforderungen während der Trainingsphase, was auf Verbesserungspotenzial hinweist. Im Gegensatz dazu zeigten das Estimator Quantum Neural Network und das Sampler Quantum Neural Network schwächere Ergebnisse, was auf ihre Einschränkungen bei der genauen Klassifizierung finanzieller Transaktionen hinweist.

Interessanterweise unterstreicht die Studie trotz der Herausforderungen, mit denen die letzteren beiden Modelle konfrontiert waren, das Potenzial, das das Quantencomputing für die Verbesserung der Betrugserkennung bietet.

#Fazit

Zusammenfassend zeigt die Erforschung von Methoden des Quantum Machine Learning zur finanziellen Betrugserkennung bemerkenswerte Erkenntnisse. Die vergleichende Analyse verschiedener QML-Modelle hebt die Stärken und Schwächen jeder Methode hervor und präsentiert wichtige Ergebnisse für das Feld.

Die Forschung unterstreicht die Vorteile des Quantum Support Vector Classifier und zeigt seine Effektivität bei der genauen Erkennung betrügerischer Transaktionen. Während der Variational Quantum Classifier Potenzial hat, ist eine Verfeinerung seines Trainingsprozesses notwendig, um seine Fähigkeiten zu optimieren.

Obwohl das Estimator Quantum Neural Network und das Sampler Quantum Neural Network im Vergleich schwach abschnitten, liefert ihre Untersuchung wertvolle Lektionen für die fortlaufende Erforschung quantenbasierter Techniken zur Betrugserkennung.

Da sich das Feld des Quantencomputings weiterentwickelt, werden weitere Fortschritte erwartet, die zu innovativen Lösungen für komplexe Klassifikationsprobleme im Finanzwesen und darüber hinaus führen könnten. Das Potenzial der QML-Technologie bietet die Möglichkeit, Ansätze zur Betrugserkennung erheblich zu verbessern und die Finanzsysteme weltweit zu schützen.