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1. WO2021038327 - PROCÉDÉ MIS EN ŒUVRE PAR ORDINATEUR POUR DÉTECTER DES TRANSACTIONS FRAUDULEUSES EN UTILISANT UN ALGORITHME DE GROUPEMENT DE K CENTROÏDES AMÉLIORÉ

Numéro de publication WO/2021/038327
Date de publication 04.03.2021
N° de la demande internationale PCT/IB2020/056619
Date du dépôt international 14.07.2020
CIB
G06Q 30/00 2006.01
GPHYSIQUE
06CALCUL; COMPTAGE
QSYSTÈMES OU MÉTHODES DE TRAITEMENT DE DONNÉES, SPÉCIALEMENT ADAPTÉS À DES FINS ADMINISTRATIVES, COMMERCIALES, FINANCIÈRES, DE GESTION, DE SURVEILLANCE OU DE PRÉVISION; SYSTÈMES OU MÉTHODES SPÉCIALEMENT ADAPTÉS À DES FINS ADMINISTRATIVES, COMMERCIALES, FINANCIÈRES, DE GESTION, DE SURVEILLANCE OU DE PRÉVISION, NON PRÉVUS AILLEURS
30Commerce, p.ex. achat ou vente, ou commerce électronique
G06Q 30/06 2012.01
GPHYSIQUE
06CALCUL; COMPTAGE
QSYSTÈMES OU MÉTHODES DE TRAITEMENT DE DONNÉES, SPÉCIALEMENT ADAPTÉS À DES FINS ADMINISTRATIVES, COMMERCIALES, FINANCIÈRES, DE GESTION, DE SURVEILLANCE OU DE PRÉVISION; SYSTÈMES OU MÉTHODES SPÉCIALEMENT ADAPTÉS À DES FINS ADMINISTRATIVES, COMMERCIALES, FINANCIÈRES, DE GESTION, DE SURVEILLANCE OU DE PRÉVISION, NON PRÉVUS AILLEURS
30Commerce, p.ex. achat ou vente, ou commerce électronique
06Transactions d'achat, de vente ou de crédit-bail
G06Q 20/38 2012.01
GPHYSIQUE
06CALCUL; COMPTAGE
QSYSTÈMES OU MÉTHODES DE TRAITEMENT DE DONNÉES, SPÉCIALEMENT ADAPTÉS À DES FINS ADMINISTRATIVES, COMMERCIALES, FINANCIÈRES, DE GESTION, DE SURVEILLANCE OU DE PRÉVISION; SYSTÈMES OU MÉTHODES SPÉCIALEMENT ADAPTÉS À DES FINS ADMINISTRATIVES, COMMERCIALES, FINANCIÈRES, DE GESTION, DE SURVEILLANCE OU DE PRÉVISION, NON PRÉVUS AILLEURS
20Architectures, schémas ou protocoles de paiement
38Protocoles de paiement; leurs détails
G06Q 20/40 2012.01
GPHYSIQUE
06CALCUL; COMPTAGE
QSYSTÈMES OU MÉTHODES DE TRAITEMENT DE DONNÉES, SPÉCIALEMENT ADAPTÉS À DES FINS ADMINISTRATIVES, COMMERCIALES, FINANCIÈRES, DE GESTION, DE SURVEILLANCE OU DE PRÉVISION; SYSTÈMES OU MÉTHODES SPÉCIALEMENT ADAPTÉS À DES FINS ADMINISTRATIVES, COMMERCIALES, FINANCIÈRES, DE GESTION, DE SURVEILLANCE OU DE PRÉVISION, NON PRÉVUS AILLEURS
20Architectures, schémas ou protocoles de paiement
38Protocoles de paiement; leurs détails
40Autorisation, p.ex. identification du payeur ou du bénéficiaire, vérification des références du client ou du magasin; Examen et approbation des payeurs, p.ex. contrôle des lignes de crédit ou des listes négatives
G06F 16/35 2019.01
GPHYSIQUE
06CALCUL; COMPTAGE
FTRAITEMENT ÉLECTRIQUE DE DONNÉES NUMÉRIQUES
16Recherche d’informations; Structures de bases de données à cet effet; Structures de systèmes de fichiers à cet effet
30de données textuelles non structurées
35Groupement; Classement
G06F 16/33 2019.01
GPHYSIQUE
06CALCUL; COMPTAGE
FTRAITEMENT ÉLECTRIQUE DE DONNÉES NUMÉRIQUES
16Recherche d’informations; Structures de bases de données à cet effet; Structures de systèmes de fichiers à cet effet
30de données textuelles non structurées
33Requêtes
CPC
G06F 16/2365
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
16Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
20of structured data, e.g. relational data
23Updating
2365Ensuring data consistency and integrity
G06F 16/2379
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
16Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
20of structured data, e.g. relational data
23Updating
2379Updates performed during online database operations; commit processing
G06F 16/285
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
16Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
20of structured data, e.g. relational data
28Databases characterised by their database models, e.g. relational or object models
284Relational databases
285Clustering or classification
G06K 9/6223
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
KRECOGNITION OF DATA; PRESENTATION OF DATA; RECORD CARRIERS; HANDLING RECORD CARRIERS
9Methods or arrangements for reading or recognising printed or written characters or for recognising patterns, e.g. fingerprints
62Methods or arrangements for recognition using electronic means
6217Design or setup of recognition systems and techniques; Extraction of features in feature space; Clustering techniques; Blind source separation
6218Clustering techniques
622Non-hierarchical partitioning techniques
6221based on statistics
6223with a fixed number of clusters, e.g. K-means clustering
G06Q 20/382
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
QDATA PROCESSING SYSTEMS OR METHODS, SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL, SUPERVISORY OR FORECASTING PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL, SUPERVISORY OR FORECASTING PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
20Payment architectures, schemes or protocols
38Payment protocols; Details thereof
382insuring higher security of transaction
G06Q 20/4016
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
QDATA PROCESSING SYSTEMS OR METHODS, SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL, SUPERVISORY OR FORECASTING PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL, SUPERVISORY OR FORECASTING PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
20Payment architectures, schemes or protocols
38Payment protocols; Details thereof
40Authorisation, e.g. identification of payer or payee, verification of customer or shop credentials; Review and approval of payers, e.g. check credit lines or negative lists
401Transaction verification
4016involving fraud or risk level assessment in transaction processing
Déposants
  • COUPANG CORP. [KR]/[KR]
Inventeurs
  • HUANG, Xiaojun
Données relatives à la priorité
16/553,09927.08.2019US
Langue de publication anglais (EN)
Langue de dépôt anglais (EN)
États désignés
Titre
(EN) COMPUTER-IMPLEMENTED METHOD FOR DETECTING FRAUDULENT TRANSACTIONS BY USING AN ENHANCED K-MEANS CLUSTERING ALGORITHM
(FR) PROCÉDÉ MIS EN ŒUVRE PAR ORDINATEUR POUR DÉTECTER DES TRANSACTIONS FRAUDULEUSES EN UTILISANT UN ALGORITHME DE GROUPEMENT DE K CENTROÏDES AMÉLIORÉ
Abrégé
(EN)
Methods and systems for detecting fraudulent data points in a database of a computerized system include receiving, from a user interface, a request for detecting one or more fraudulent data points, choosing minimum and maximum values of k for use in clustering the data points in the database, k being a cluster number; and generating empty outlier scores corresponding to the data points. The methods and systems further include executing, starting with the minimum value of k, functions in an iterative or recursive manner, until the maximum value of k is reached. The functions include choosing k random points as centroids, performing k-means clustering on the chosen centroids, and computing a temporary outlier score for each of the data points in an iterative or recursive manner until a total number of data points is reached. The functions further include updating the outlier scores by adding the temporary outlier scores to the corresponding outlier scores and storing the updated outlier scores. When the maximum value of k is reached, the methods and systems further include normalizing the stored outlier scores and detecting a fraudulent data point based on the normalized outlier scores that indicate consistent degrees.
(FR)
L’invention concerne des procédés et des systèmes de détection de points de données frauduleux dans une base de données d'un système informatisé comprenant la réception, à partir d'une interface utilisateur, d’une demande pour détecter un ou plusieurs points de données frauduleux, le choix des valeurs minimales et maximales de k pour une utilisation dans le regroupement des points de données dans la base de données, k étant un nombre de groupe ; et la génération de scores de valeurs aberrantes vides correspondant aux points de données. Les procédés et les systèmes comprennent en outre l'exécution, à partir de la valeur minimale de k, de fonctions d'une manière itérative ou récursive, jusqu'à ce que la valeur maximale de k soit atteinte. Les fonctions comprennent le choix de k points aléatoires en tant que centroïdes, la réalisation d’un regroupement de k centroïdes sur les centroïdes choisis, et le calcul d’un score de valeur aberrante temporaire pour chacun des points de données d'une manière itérative ou récursive jusqu'à ce qu'un nombre total de points de données soit atteint. Les fonctions comprennent en outre la mise à jour des scores de valeurs aberrantes par l'ajout des scores de valeurs aberrantes temporaires aux scores de valeurs aberrantes correspondants et le stockage des scores de valeurs aberrantes mis à jour. Lorsque la valeur maximale de k est atteinte, les procédés et les systèmes comprennent en outre la normalisation des scores de valeurs aberrantes stockés et la détection d'un point de données frauduleux sur la base des scores de valeurs aberrantes normalisés qui indiquent des degrés constants.
Également publié en tant que
SG11202011889S
TH2101001227
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