8 Xây dựng mô hình phát hiện và cảnh báo các giao dịch bất thường trên ví điện tử

Tóm tắt

Trong bối cảnh thương mại điện tử và các dịch vụ giao dịch trực tuyến phát triển mạnh mẽ, ví điện tử ngày càng trở thành một công cụ thanh toán phổ biến nhờ vào tính tiện lợi và linh hoạt. Người dùng thường sử dụng ví điện tử để quản lý chi tiêu cá nhân, thực hiện các giao dịch hoặc khai thác đa tiện ích hệ sinh thái. Tuy nhiên, với sự gia tăng nhanh chóng về số lượng lẫn giá trị giao dịch thì cũng kéo theo nhiều rủi ro về an toàn: Từ việc gian lận, lừa đảo cho đến chiếm quyền kiểm soát thiết bị, đều liên quan đến những giao dịch bất thường được đặc trưng bởi chính hành vi giao dịch thường thấy của người dùng. Để giải quyết vấn đề đó, bài báo này sẽ tập trung xây dựng một mô hình chuyên dụng giúp phát hiện và cảnh báo giao dịch bất thường trên ví điện tử, như là một giải pháp cấp thiết cho thực trạng hiện nay. Trong mô hình đề xuất, kiến trúc sẽ gồm 2 lớp bảo mật nhằm gia tăng mức độ an toàn cho các giao dịch ví điện tử: Lớp bảo mật thứ nhất là lớp phát hiện chiếm quyền kiểm soát thiết bị, có chức năng phát hiện và ngăn chặn nguy cơ chiếm quyền kiểm soát thiết bị. Lớp bảo mật thứ hai sẽ là mô hình học máy không giám sát được tích hợp vào mô hình, giúp phát hiện và cảnh báo các giao dịch bất thường. Tuy nhiên, do hạn chế về điều kiện thu thập dữ liệu ví điện tử thực tế quy mô lớn ở Việt Nam, nghiên cứu này đã phải sử dụng một bộ dữ liệu mô phỏng uy tín là Paysim đã được công bố ở hội nghị “28th European Modeling and Simulation Symposium 2016”. Nhóm sử dụng tiêu chí ROC-AUC để đánh giá hiệu quả của mô hình học máy không giám sát, sau khi hoàn thiện, mô hình sẽ được triển khai thông qua API và tích hợp vào trong ứng dụng ví điện tử mô phỏng, nhằm kiểm thử khả năng phát hiện giao dịch bất thường. Kết quả nghiên cứu cho thấy hiệu quả tích cực của mô hình, đặc biệt là mô hình học máy Isolation Forest được huấn luyện trên bộ dữ liệu mô phỏng gồm 6.362.621 giao dịch và đạt chỉ số ROC-AUC là 0.9160. Kiến trúc hai lớp bảo mật kết hợp mô hình học máy đã cho thấy là mang lại được hiệu quả cao trong việc ngăn chặn chiếm quyền thiết bị, phát hiện và cảnh báo các giao dịch bất thường với bộ dữ liệu Paysim mô phỏng uy tín. Với kết quả đạt được, nghiên cứu này không chỉ chứng minh được tính khả thi của việc ứng dụng mô hình học máy vào lĩnh vực an toàn giao dịch ví điện tử, mà còn mở ra hướng phát triển các giải pháp bảo mật đa tầng, có khả năng thích ứng được với các mối đe dọa về giao dịch ngày càng phức tạp trong tương lai.