Valutare modelli quantistici per la rilevazione di frodi

La frode è un problema serio che colpisce molte persone, portando spesso a perdite finanziarie. Si tratta di ingannare individui o gruppi per ottenere qualche vantaggio, di solito economico. I truffatori utilizzano spesso informazioni fuorvianti per attirare le loro vittime, creando un senso di urgenza che le spinge ad agire in fretta, il che può portare a condividere informazioni personali sensibili come numeri di previdenza sociale, password o dettagli bancari.

Negli anni, gli schemi di frode sono diventati più sofisticati, specialmente con l'avvento della tecnologia. Ad esempio, alcune tattiche disoneste ora includono truffe di phishing e altri metodi che sfruttano la tecnologia di mimica vocale per impersonare familiari o amici.

Questo studio si concentra specificamente sulla frode di credito, che è uno dei tanti tipi di frode. Negli ultimi anni, i rapporti hanno segnalato perdite significative a causa della frode, per un totale di miliardi. Per esempio, nel 2022, la frode ha provocato perdite di 1,2 miliardi di sterline nel Regno Unito, mentre negli Stati Uniti è costata ai consumatori circa 8,8 miliardi di dollari. Questi alti costi non solo impattano le singole vittime, ma possono anche portare a recessioni economiche per intere nazioni. Quindi, avere un modo rapido e accurato per rilevare la frode è essenziale.

Tradizionalmente, sono stati utilizzati vari metodi di Machine Learning (ML) per la rilevazione di frodi. Questi metodi coinvolgono l'analisi dei dati per identificare schemi che potrebbero segnalare attività fraudolente. Molte aziende, soprattutto nei settori finanziario e delle telecomunicazioni, hanno implementato con successo queste tecniche, facendo significativi progressi nel fermare la frode.

Gli approcci di Machine Learning includono vari algoritmi come la regressione logistica, le macchine a vettori di supporto, le foreste casuali e il potenziamento gradiente. Questi metodi hanno mostrato buoni risultati ed sono ampiamente usati per la loro affidabilità e facilità di implementazione. Inoltre, tecniche più avanzate come il Deep Learning sono state applicate con successo, rivelando schemi di frode nelle transazioni.

Il Quantum Machine Learning (QML) è un nuovo campo che fonde il calcolo quantistico con il Machine Learning. I ricercatori si sono interessati a questo settore dai primi anni 2000, ma ha guadagnato più attenzione negli anni 2010 quando la tecnologia del calcolo quantistico ha iniziato a migliorare. L'obiettivo del QML è utilizzare le caratteristiche uniche dei qubit per ottenere potenzialmente prestazioni migliori rispetto ai metodi classici.

Una domanda comune è perché ci sia bisogno dei metodi QML, dato che le tecniche di Machine Learning esistenti già funzionano bene. Tuttavia, i sostenitori delle tecniche quantistiche sostengono che possono fornire migliori intuizioni e gestire potenzialmente dataset più grandi in modo più efficiente.

In questo studio, daremo un'occhiata a quattro diversi modelli QML utilizzati per rilevare frodi nei dati finanziari: Classificatore Quantistico a Vettori di Supporto, Classificatore Quantistico Vario, Rete Neurale Quantistica di Stima e Rete Neurale Quantistica di Campionamento. Valuteremo le loro prestazioni e confronteremo la loro efficacia nell'identificare transazioni fraudolente.

#L'uso dei modelli quantistici

I modelli che esploreremo utilizzano un dataset generato attraverso simulazione per riflettere transazioni bancarie reali. Il dataset contiene varie caratteristiche come importi delle transazioni, età dei clienti, genere e tipo di commerciante, tra le altre. Questi dati sintetici permettono ai ricercatori di scoprire schemi e costruire sistemi efficaci di rilevazione delle frodi.

I modelli applicati in questo studio includono:

1. Classificatore Quantistico a Vettori di Supporto (QSVC): Questo modello è progettato per identificare i confini che separano diverse classi di punti dati. Funziona trovando l'iperpiano ottimale che meglio divide i dati in categorie fraudolente e non fraudolente.

2. Classificatore Quantistico Vario (VQC): Come il QSVC, questo modello mira a classificare i dati ma lo fa con parametri che possono essere regolati per minimizzare gli errori durante l'addestramento. Questo aspetto consente al VQC di apprendere dai dati e migliorare le sue previsioni nel tempo.

3. Rete Neurale Quantistica di Stima (EQNN): Questo modello ibrido combina elementi classici e quantistici. Utilizza una mappa delle caratteristiche quantistiche per convertire i dati classici in stati quantistici, aiutando nel processo di classificazione.

4. Rete Neurale Quantistica di Campionamento (SQNN): Anche la SQNN fonde elementi classici e quantistici ma è più focalizzata sul campionamento di stati quantistici da distribuzioni di probabilità. È spesso meglio utilizzata in ambiti che richiedono ottimizzazione piuttosto che in compiti di classificazione diretti.

#Analisi dei dati e selezione delle caratteristiche

Il dataset utilizzato per la validazione e il test di questi modelli proviene da un simulatore noto come BankSim. Produce dati bancari sintetici pensati per essere efficaci nello studio della rilevazione delle frodi. Il dataset include migliaia di record che rappresentano sia transazioni legittime che fraudolente.

Le caratteristiche di questo dataset aiutano a differenziare tra attività normali e fraudolente. Le caratteristiche chiave includono:

• Step: Rappresenta il lasso di tempo della transazione.
• Cliente: Identifica il cliente.
• ZipCodeOrigin: Indica da dove proviene la transazione.
• Commerciante: Indica quale commerciante è stato coinvolto.
• ZipMerchant: Fornisce il codice postale del commerciante.
• Età: Categorizza i clienti in base ai gruppi di età.
• Genere: Identifica il genere del cliente.
• Categoria: Chiarisce il tipo di transazione effettuata.
• Importo: Mostra il valore monetario della transazione.
• Frode: Segna se la transazione era fraudolenta o meno.

Questo insieme diversificato di caratteristiche è cruciale per costruire un modello efficace di rilevazione delle frodi, consentendo l'identificazione di schemi che potrebbero segnalare potenziali frodi.

Per analizzare ulteriormente il dataset, sono state impiegate diverse tecniche statistiche e strumenti visivi. Sono stati creati grafici come istogrammi e mappe di calore per visualizzare tendenze e relazioni tra le caratteristiche.

Ad esempio, i grafici di frequenza che confrontano gli importi delle transazioni fraudolente e non fraudolente hanno rivelato che i casi di frode coinvolgevano spesso somme maggiori. Allo stesso modo, esaminando fattori demografici si è visto che alcuni gruppi di età o generi erano più comunemente coinvolti nella frode.

È stata utilizzata anche l'analisi delle componenti principali (PCA) per identificare le caratteristiche più influenti per la rilevazione delle frodi. L'analisi ha evidenziato quali caratteristiche hanno contribuito di più a identificare attività fraudolente, guidando ulteriori sviluppi del modello.

#Elaborazione dei dati per l'addestramento del modello

Prima di addestrare i modelli, è stato implementato un meticoloso processo di pulizia dei dati per garantire qualità e accuratezza. Questo ha incluso la risoluzione di incoerenze e la trasformazione di variabili categoriali in formati numerici per renderli adatti all'addestramento del modello.

Il dataset è stato poi suddiviso in set di addestramento e test, consentendo ai modelli di apprendere da una parte dei dati mentre venivano testati su nuovi dati per valutare le loro prestazioni.

#Addestramento dei modelli quantistici

Durante la fase di addestramento, i quattro modelli quantistici (QSVC, VQC, EQNN, SQNN) sono stati testati utilizzando impostazioni ottimizzate per garantire i migliori risultati possibili. Questo ha comportato l'uso di un ambiente di simulazione quantistica specifico, che ha permesso ai ricercatori di eseguire i loro circuiti in modo efficace.

Dopo l'addestramento, le prestazioni di ciascun modello sono state valutate utilizzando vari indicatori chiave, come la precisione e il richiamo. Questi indicatori aiutano a valutare quanto bene i modelli possono identificare correttamente transazioni fraudolente.

#Risultati e confronto delle prestazioni

I risultati hanno rivelato che il Classificatore Quantistico a Vettori di Supporto è stato il migliore tra i modelli valutati. Ha ottenuto punteggi favorevoli che indicano la sua capacità di classificare accuratamente sia le transazioni fraudolente che quelle non fraudolente.

Anche il Classificatore Quantistico Vario ha performato bene, sebbene abbia affrontato alcune sfide durante la fase di addestramento, indicando margini di miglioramento. Al contrario, la Rete Neurale Quantistica di Stima e la Rete Neurale Quantistica di Campionamento hanno mostrato risultati più deboli, evidenziando le loro limitazioni nella classificazione accurata delle transazioni finanziarie.

Curiosamente, nonostante le difficoltà affrontate dagli ultimi due modelli, lo studio sottolinea la promessa che il calcolo quantistico ha per migliorare gli sforzi di rilevazione delle frodi.

#Conclusione

In sintesi, l'esplorazione dei metodi di Quantum Machine Learning per la rilevazione delle frodi finanziarie rivela intuizioni notevoli. L'analisi comparativa dei vari modelli QML mette in evidenza i punti di forza e di debolezza di ciascun approccio, presentando risultati importanti per il settore.

La ricerca sottolinea i vantaggi del Classificatore Quantistico a Vettori di Supporto, dimostrando la sua efficacia nel rilevare accuratamente transazioni fraudolente. Nel frattempo, mentre il Classificatore Quantistico Vario ha un potenziale, è necessario affinare il suo processo di addestramento per ottimizzarne le capacità.

Sebbene la Rete Neurale Quantistica di Stima e la Rete Neurale Quantistica di Campionamento siano state inferiori in confronto, il loro studio fornisce insegnamenti preziosi nell'esplorazione continua delle tecniche quantistiche per la rilevazione delle frodi.

Con il continuo evolversi del campo del calcolo quantistico, ci si aspetta ulteriori progressi, che potrebbero portare a soluzioni innovative per complesse sfide di classificazione nel settore finanziario e oltre. La promessa della tecnologia QML ha il potenziale di migliorare notevolmente gli approcci alla rilevazione delle frodi e alla salvaguardia dei sistemi finanziari a livello globale.