Detecção de anomalias em telecomunicações através de um sistema baseado em conhecimento que utiliza consulta por similaridade, DWT e RDR como ferramentas de apoio

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DATA DE PUBLICAÇÃO

2005

RESUMO

A Fraude em telefonia é um fenômeno mundial. Estimativas correntes contabilizam perdas de 15 A 55 bilhões de dólares por ano na indústria de telefonia, que movimenta negócios na ordem de 1,5 trilhão de dólares [42]. A detecção de fraude é um ponto crítico nestas empresas. Os riscos de fraude forçam as empresas a empreender elevados esforços na análise do tráfego de ligações de clientes. Nesta dissertação, propõe-se utilizar um sistema composto por módulos para efetuar consultas por similaridade em séries temporais com o objetivo de detectar, prematuramente, anomalias no tráfego de ligações de clientes. Para aumentar a eficiência das consultas, uma vez que o volume de dados a ser analisado é muito grande, o sistema utiliza as Haar Wavelets como técnica de redução de dados. A fim de indicar as ações que deverão ser desencadeadas em função dos resultados das consultas por similaridade, é utilizado um Sistema Baseado em Conhecimento que corresponde a uma combinação de um sistema de produção e de um sistema baseado em casos. Tal sistema corresponde à estrutura Ripple Down Rules (RDR). O sistema proposto representa uma alternativa tecnicamente eficiente e inovadora na detecção de anomalias em sistemas de telefonia.

ASSUNTO(S)

consulta por similaridade sistema baseado em conhecimento telecommunication telecomunicações ciencia da computacao similarity search wavelet rdr knowledge system based

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