Betrugserkennung im Maschinellen Lernen: Quizfragen und Antworten

Question 1

Welches Betrugsmuster umfasst viele kleinere Transaktionen?

Accepted Answer

Smurfing

Answer

Phishing

Answer

Malware

Answer

Identitätsdiebstahl

Question 2

Welche Methode eignet sich am besten für die Betrugserkennung in großen Datenmengen?

Accepted Answer

Ensemble-Methoden

Answer

Überwachte Lernalgorithmen

Answer

Unüberwachte Lernalgorithmen

Answer

Bayes'sche Netzwerke

Question 3

Welche Branche ist am häufigsten von Betrug betroffen?

Accepted Answer

Finanzwesen

Answer

Gesundheitswesen

Answer

Einzelhandel

Answer

Fertigung

Question 4

Wie unterscheiden sich interne und externe Betrugsfälle?

Accepted Answer

Interne Betrugsfälle werden von Personen innerhalb des Unternehmens begangen, während externe Betrugsfälle von Personen außerhalb des Unternehmens begangen werden.

Answer

Interne Betrugsfälle sind immer finanzieller Natur.

Answer

Externe Betrugsfälle sind immer leichter zu erkennen als interne Betrugsfälle.

Answer

Interne Betrugsfälle haben in der Regel geringere Auswirkungen als externe Betrugsfälle.

Question 5

Welche der folgenden Techniken ist zur Erkennung von Anomalien in umfangreichen Datensätzen am besten geeignet?

Accepted Answer

Lokale Ausreißerfaktoranalyse (LOF)

Answer

Entscheidungsbäume (geeignet für die Klassifizierung, aber nicht speziell für die Anomalieerkennung)

Answer

Lineare Regression (geeignet für die Vorhersage kontinuierlicher Zielvariablen, aber nicht für die Anomalieerkennung)

Answer

K-Means-Clustering (geeignet für die Gruppierung ähnlicher Datenpunkte, aber nicht speziell für die Anomalieerkennung)

Question 6

Welche Art von Betrugsmuster zeichnet sich durch einen deutlichen Anstieg von Transaktionen mit ungewöhnlich hohen Beträgen aus?

Accepted Answer

Spike-Transaktion

Answer

Duplizierte Transaktion (Wiederholung einer berechtigten Transaktion)

Answer

Kontoübernahme (Übernahme eines Benutzerkontos durch einen Betrüger)

Answer

Ausgabenmuster außerhalb der Norm (Abweichung vom üblichen Ausgabenverhalten)

Question 7

Welcher der folgenden Echtzeitüberwachungsansätze ermöglicht die Analyse von Transaktionen während ihrer Verarbeitung?

Accepted Answer

Regelbasierte Systeme

Answer

Statistische Modelle (ähnlich wie maschinelles Lernen, aber in dieser Frage nicht speziell erwähnt)

Answer

Maschinelles Lernen (kann in Echtzeit eingesetzt werden, ist aber in dieser Frage nicht speziell erwähnt)

Answer

Überwachte Überwachung (Beobachtung des Verhaltens, keine Analyse während der Verarbeitung)

Question 8

Welcher der folgenden Algorithmen für maschinelles Lernen wird häufig zur Erkennung von Betrugsmustern in unstrukturierten Daten eingesetzt?

Accepted Answer

Natural Language Processing (NLP)

Answer

Naive Bayes (wahrscheinlichkeitsbasierter Klassifikator, aber nicht speziell für unstrukturierte Daten)

Answer

Support Vector Machines (SVM) (Klassifikator, aber nicht speziell für unstrukturierte Daten)

Answer

Lineare Regression (geeignet für die Vorhersage kontinuierlicher Zielvariablen, aber nicht speziell für die Betrugserkennung)

Question 9

Welche der folgenden Techniken trägt zur Verbesserung der Robotererkennung zum Schutz vor Betrug bei?

Accepted Answer

Recaptcha

Answer

2-Faktor-Authentifizierung (zusätzliche Sicherheitsmaßnahme, aber nicht speziell für die Robotererkennung)

Answer

Fingerprinting (Sammlung von Informationen über das Gerät, aber nicht speziell für die Robotererkennung)

Answer

Geolokalisierung (Bestimmung des geografischen Standorts, aber nicht speziell für die Robotererkennung)

Question 10

Auf welchem Prinzip basiert die Überwachung des Kundenverhaltens zur Betrugserkennung?

Accepted Answer

Profilerstellung

Answer

Anomalieerkennung (Erkennung von Abweichungen vom normalen Verhalten, keine Erstellung von Profilen)

Answer

Überwachte Überwachung (Beobachtung des Verhaltens, keine Erstellung von Profilen)

Question 11

Welche Art von Betrug zielt darauf ab, die Identität einer Person zu übernehmen?

Accepted Answer

Identitätsdiebstahl

Answer

Zahlungsbetrug (Betrug im Zusammenhang mit Zahlungen)

Answer

Kreditkartenbetrug (Betrug mit gestohlenen oder gefälschten Kreditkarten)

Answer

Phishing (Versuch, vertrauliche Informationen durch Vortäuschen einer legitimen Quelle zu erlangen)

Question 12

Welcher der folgenden Faktoren ist ein wichtiger Aspekt bei der Implementierung eines Betrugserkennungssystems?

Accepted Answer

Risikotoleranz des Unternehmens

Answer

Anzahl der Merkmale (kann wichtig sein, ist aber nicht speziell ein Aspekt der Implementierung)

Answer

Größe des Datensatzes (kann wichtig sein, ist aber nicht speziell ein Aspekt der Implementierung)

Answer

Verfügbarkeit von Rechenleistung (kann wichtig sein, ist aber nicht speziell ein Aspekt der Implementierung)

Question 13

Welche der folgenden Herausforderungen steht bei der Betrugserkennung im Zusammenhang mit Künstlicher Intelligenz (KI)?

Accepted Answer

Verständlichkeit der Modelle

Answer

Fehlen von Daten (kann eine Herausforderung sein, ist aber nicht speziell im Zusammenhang mit KI in der Betrugserkennung)

Answer

Vorbehalte der Nutzer (Bedenken hinsichtlich der Auswirkungen von KI, aber nicht speziell im Zusammenhang mit der Betrugserkennung)

Question 14

Welcher Algorithmus eignet sich zur Anomalieerkennung in Zeitreihendaten?

Accepted Answer

Isolation Forest

Answer

K-Means-Clustering

Answer

Lineare Regression

Answer

Support Vector Machine

Question 15

Welches Betrugsmuster beinhaltet eine Serie kleiner, häufiger Transaktionen, die einzeln harmlos erscheinen?

Accepted Answer

Ameisenbetrug

Answer

Kartenmissbrauch

Answer

Phishing

Answer

Identitätsdiebstahl

Question 16

Welcher Lernansatz ermöglicht es Betrugserkennungsmodellen, aus markierten Daten zu lernen?

Accepted Answer

Überwachtes Lernen

Answer

Unüberwachtes Lernen

Answer

Verstärkungslernen

Answer

Transferlernen

Question 17

Welcher Faktor ist entscheidend für die Auswahl geeigneter Daten für das Training von Betrugserkennungsmodellen?

Accepted Answer

Datenqualität

Answer

Datenvolumen

Answer

Datenquelle

Answer

Datenformatierung

Question 18

Welcher Ensemble-Ansatz verwendet mehrere Entscheidungsbäume, um Betrug zu erkennen?

Accepted Answer

Random Forest

Answer

Gradient Boosting Machines

Answer

AdaBoost

Answer

Support Vector Machines

Question 19

Welche Art von Betrug beinhaltet die unbefugte Nutzung der persönlichen Daten einer anderen Person?

Accepted Answer

Identitätsdiebstahl

Answer

Betrug mit gefälschten Dokumenten

Answer

Scheckbetrug

Question 20

Welche der folgenden Techniken ist eine übliche Methode zur Erkennung von Anomalien in Betrugsdaten?

Accepted Answer

Dichtebasierte Ausreißererkennung

Answer

Entscheidungsbäume

Answer

Support-Vektor-Maschinen

Answer

Lineare Regression

Question 21

Welche der folgenden Aussagen über Betrugsmuster trifft zu?

Accepted Answer

Sie können subtil sein und sind daher schwer zu erkennen.

Answer

Sie treten nur in kleinen Datenmengen auf.

Answer

Sie folgen immer einem leicht erkennbaren Muster.

Question 22

Welche der folgenden Metriken misst die Leistung von Betrugserkennungsmodellen am umfassendsten?

Accepted Answer

AUC-ROC

Answer

F1-Score

Answer

Präzision

Answer

Genauigkeit

Question 23

Welche der folgenden Techniken kann effektiv dabei helfen, Betrüger von legitimen Benutzern zu unterscheiden?

Accepted Answer

Verhaltensanalyse

Answer

Statistische Analyse

Answer

Sozioökonomische Analyse

Answer

Netzwerkanalyse

Question 24

Welche Technik wird vorrangig zur Erkennung von anomalen Datenpunkten in großen Datensätzen eingesetzt?

Accepted Answer

Anomalieerkennung

Answer

Klassifizierung

Answer

Regression

Answer

Clustering

Question 25

Welches Betrugsmuster beschreibt eine Vielzahl kleiner, aber häufiger Transaktionen?

Accepted Answer

Ameisenbetrug

Answer

Kartenbetrug

Answer

Identitätsdiebstahl

Answer

Phishing

Question 26

Welche Funktion ist entscheidend für die Echtzeitüberwachung von Transaktionen, um Betrug bei dessen Auftreten zu erkennen?

Accepted Answer

Transaktionsüberwachung

Answer

Datenanalyse

Answer

Datenbereinigung

Answer

Modelltraining

Question 27

Nennen Sie den Algorithmus, der häufig zur Erkennung von Ausreißern in umfangreichen Datensätzen Anwendung findet.

Accepted Answer

Isolation Forest

Answer

Naive Bayes

Answer

K-Means

Answer

Support Vector Machine

Question 28

Welche Art von Machine-Learning-Algorithmus wird genutzt, um die Wahrscheinlichkeit von Betrug vorherzusagen?

Accepted Answer

Überwachtes Lernen

Answer

Clustering

Answer

Verstärkungslernen

Answer

Unüberwachtes Lernen

Question 29

Welche Metrik misst die Fähigkeit eines Modells, nicht betrügerische Transaktionen korrekt zu identifizieren?

Accepted Answer

Specificity

Answer

F1-Score

Answer

Recall