Avaliando Modelos Quânticos para Detecção de Fraude

Fraude é um problema sério que afeta muita gente, muitas vezes levando a perdas financeiras. Ela envolve enganar indivíduos ou grupos para ganhar algum tipo de benefício, geralmente financeiro. Os golpistas costumam usar informações enganosas para atrair suas vítimas, criando um senso de urgência para que elas ajam rápido, o que pode levar a compartilhar informações pessoais sensíveis, como números de previdência social, senhas ou detalhes bancários.

Ao longo dos anos, os esquemas de fraude ficaram mais sofisticados, especialmente com o avanço da tecnologia. Por exemplo, algumas táticas enganosas agora incluem golpes de phishing e outros métodos que exploram a tecnologia de imitação de voz para se passar por familiares ou amigos.

Este estudo foca especificamente na fraude de crédito, que é um dos muitos tipos de fraude. Nos últimos anos, relatórios indicaram perdas significativas devido à fraude, totalizando bilhões. Por exemplo, em 2022, a fraude resultou em perdas de 1,2 bilhão de libras no Reino Unido, enquanto nos EUA custou aos consumidores cerca de 8,8 bilhões de dólares. Esses custos altos não apenas afetam as vítimas individuais, mas também podem levar a crises econômicas em países inteiros. Portanto, ter uma maneira rápida e precisa de detectar fraudes é essencial.

Tradicionalmente, vários métodos de Aprendizado de Máquina (ML) têm sido usados para detecção de fraudes. Esses métodos envolvem analisar dados para identificar padrões que podem sinalizar atividades fraudulentas. Muitas empresas, especialmente no setor financeiro e de telecomunicações, implementaram essas técnicas com sucesso, fazendo avanços significativos no combate à fraude.

As abordagens de Aprendizado de Máquina incluem vários algoritmos como Regressão Logística, Máquinas de Vetores de Suporte, Florestas Aleatórias e Aumento de Gradiente. Esses métodos mostraram bons resultados e são amplamente utilizados devido à sua confiabilidade e facilidade de implementação. Além disso, técnicas mais avançadas como Aprendizado Profundo também foram aplicadas, revelando com sucesso padrões de fraude em transações.

O Aprendizado de Máquina Quântico (QML) é uma nova área que une Computação Quântica com Aprendizado de Máquina. Pesquisadores estão interessados neste campo desde os anos 2000, mas ganhou mais atenção na década de 2010, quando a tecnologia de Computação Quântica começou a melhorar. O objetivo do QML é utilizar as características únicas dos bits quânticos (qubits) para potencialmente alcançar um desempenho melhor do que os métodos clássicos.

Uma pergunta comum que surge é por que há necessidade de métodos QML, já que as técnicas existentes de Aprendizado de Máquina já têm um bom desempenho. No entanto, os defensores das técnicas quânticas argumentam que elas podem fornecer melhores insights e, possivelmente, lidar com conjuntos de dados maiores de forma mais eficiente.

Neste estudo, vamos analisar quatro modelos diferentes de QML usados para detectar fraudes em dados financeiros: Classificador Quântico de Vetores de Suporte, Classificador Quântico Variacional, Rede Neural Quântica Estimadora e Rede Neural Quântica Amostradora. Vamos avaliar seus desempenhos e comparar sua eficácia na identificação de transações fraudulentas.

#O Uso de Modelos Quânticos

Os modelos que vamos explorar utilizam um conjunto de dados gerado por simulação para refletir transações bancárias reais. O conjunto de dados contém várias características, como valores de transação, idade do cliente, gênero e tipo de comerciante, entre outros. Esses dados sintéticos permitem que os pesquisadores descubram padrões e construam sistemas eficazes de detecção de fraudes.

Os modelos aplicados neste estudo incluem:

1. Classificador Quântico de Vetores de Suporte (QSVC): Este modelo é projetado para identificar as fronteiras que separam diferentes classes de pontos de dados. Ele funciona encontrando o hiperplano ótimo que melhor divide os dados em categorias fraudulentas e não fraudulentas.

2. Classificador Quântico Variacional (VQC): Assim como o QSVC, este modelo tem como objetivo classificar dados, mas faz isso com parâmetros que podem ser ajustados para minimizar erros durante o treinamento. Esse aspecto permite que o VQC aprenda com os dados e melhore suas previsões ao longo do tempo.

3. Rede Neural Quântica Estimadora (EQNN): Este modelo híbrido combina elementos clássicos e quânticos. Ele usa um mapa de características quântico para converter dados clássicos em estados quânticos, ajudando no processo de classificação.

4. Rede Neural Quântica Amostradora (SQNN): A SQNN também combina elementos clássicos e quânticos, mas é mais focada na amostragem de estados quânticos a partir de distribuições de probabilidade. Geralmente, é mais utilizada em áreas que exigem otimização, ao invés de tarefas de classificação simples.

#Análise de Dados e Seleção de Características

O conjunto de dados usado para validação e teste desses modelos vem de um simulador conhecido como BankSim. Ele produz dados bancários sintéticos que são eficazes para estudar a detecção de fraudes. O conjunto de dados inclui milhares de registros representando tanto transações legítimas quanto fraudulentas.

As características deste conjunto de dados ajudam a diferenciar entre atividades normais e fraudulentas. As principais características incluem:

• Passo: Representa o período da transação.
• Cliente: Identifica o cliente.
• ZipCodeOrigin: Mostra onde a transação se originou.
• Comerciante: Indica qual comerciante esteve envolvido.
• ZipMerchant: Fornece o código postal do comerciante.
• Idade: Categoriza clientes com base em grupos de idade.
• Gênero: Identifica o gênero do cliente.
• Categoria: Esclarece o tipo de transação realizada.
• Valor: Mostra o valor monetário da transação.
• Fraude: Marca se a transação foi fraudulenta ou não.

Esse conjunto diversificado de características é crucial para construir um modelo eficaz de detecção de fraudes, possibilitando a identificação de padrões que podem sinalizar uma fraude potencial.

Para analisar ainda mais o conjunto de dados, várias técnicas estatísticas e ferramentas visuais foram empregadas. Gráficos como histogramas e mapas de calor foram criados para visualizar tendências e relações entre as características.

Por exemplo, gráficos de frequência comparando os valores das transações fraudulentas e não fraudulentas revelaram que os casos de fraude geralmente envolviam quantias maiores de dinheiro. Da mesma forma, examinar fatores demográficos mostrou que certos grupos etários ou gêneros estavam mais comumente envolvidos em fraudes.

A Análise de Componentes Principais (PCA) também foi utilizada para identificar as características mais influentes para a detecção de fraudes. A análise destacou quais características contribuíram mais para identificar atividades fraudulentas, orientando o desenvolvimento futuro do modelo.

#Processamento de Dados para Treinamento de Modelos

Antes de treinar os modelos, um meticuloso processo de limpeza de dados foi implementado para garantir qualidade e precisão. Isso incluiu resolver inconsistências e transformar variáveis categóricas em formatos numéricos para torná-las adequadas ao treinamento do modelo.

O conjunto de dados foi então dividido em conjuntos de treinamento e teste, permitindo que os modelos aprendessem com uma parte dos dados enquanto eram testados contra dados não vistos para avaliar seu desempenho.

#Treinamento dos Modelos Quânticos

Durante a fase de treinamento, os quatro modelos Quânticos (QSVC, VQC, EQNN, SQNN) foram testados usando configurações otimizadas para garantir os melhores resultados possíveis. Isso envolveu o uso de um ambiente de simulador quântico específico, que permitiu que os pesquisadores executassem seus circuitos de forma eficaz.

Após o treinamento, o desempenho de cada modelo foi avaliado usando várias métricas-chave, como precisão e recall. Essas métricas ajudam a avaliar quão bem os modelos podem identificar corretamente transações fraudulentas.

#Resultados e Comparação de Desempenho

Os resultados revelaram que o Classificador Quântico de Vetores de Suporte foi o que teve o melhor desempenho entre os modelos avaliados. Ele obteve pontuações favoráveis indicando sua capacidade de classificar com precisão tanto transações fraudulentas quanto não fraudulentas.

O Classificador Quântico Variacional também teve um bom desempenho, embora tenha enfrentado alguns desafios durante a fase de treinamento, indicando espaço para melhorias. Em contraste, a Rede Neural Quântica Estimadora e a Rede Neural Quântica Amostradora apresentaram resultados mais fracos, evidenciando suas limitações em classificar transações financeiras com precisão.

Curiosamente, apesar dos desafios enfrentados pelos dois últimos modelos, o estudo destaca a promessa que a computação quântica tem para aprimorar os esforços de detecção de fraudes.

#Conclusão

Em resumo, a exploração de métodos de Aprendizado de Máquina Quântico para detecção de fraudes financeiras revela insights notáveis. A análise comparativa de vários modelos de QML destaca os pontos fortes e fracos de cada abordagem, apresentando achados importantes para a área.

A pesquisa enfatiza as vantagens do Classificador Quântico de Vetores de Suporte, mostrando sua eficácia em detectar transações fraudulentas com precisão. Enquanto isso, embora o Classificador Quântico Variacional tenha potencial, é necessário aprimorar seu processo de treinamento para otimizar suas capacidades.

Embora a Rede Neural Quântica Estimadora e a Rede Neural Quântica Amostradora tenham ficado aquém em comparação, seu estudo fornece lições valiosas na exploração contínua de técnicas quânticas para detecção de fraudes.

À medida que a área de computação quântica continua a evoluir, espera-se que novos avanços surjam, o que pode levar a soluções inovadoras para desafios complexos de classificação nas finanças e além. A promessa da tecnologia QML tem o potencial de melhorar significativamente as abordagens para detectar fraudes e proteger sistemas financeiros em todo o mundo.