Dieses Buch stellt graphbasierte Ans tze f r Echtzeit-Betrugserkennungssysteme vor. Es zeigt, wie die Darstellung von Entit ten (Benutzer, Konten, Ger te) als Knoten und von Interaktionen als Kanten - gest tzt durch Graph Neural Networks (GNNs) und zeitliche Modellierung - eine effektive Erkennung komplexer, koordinierter Betrugsmuster erm glicht, die mit herk mmlichen Methoden bersehen werden.Das Buch behandelt die Entwicklung der Betrugserkennung, die Grenzen lterer Systeme, heterogene und zeitliche Graphen, Herausforderungen in Echtzeit (Skalierbarkeit, geringe Latenz, Konzeptdrift), Erkl rbarkeit, Ethik und kontinuierliches Lernen. Es schl gt ein hybrides Framework vor, das Offline-Training mit Online-Inferenz kombiniert, um eine robuste Leistung zu erzielen.Verfasst von Sara Kaya (Somayeh Babaeitarkami) und Dr. Ali Kaya, dient es als wertvoller technischer und strategischer Leitfaden f r den Aufbau adaptiver, transparenter L sungen zur Betrugserkennung in modernen digitalen Umgebungen.
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