Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/10316/95554
Title: Anonymizing Private Information: From Noise to Data
Other Titles: Anonymizing Private Information: From Noise to Data
Authors: Ferreira, Francisco Martins
Orientador: Cabral, Bruno Miguel Brás
Lourenço, Nuno António Marques
Keywords: Machine Learning; Generative Adversarial Networks; Dados Sintéticos; Dados Tabulares; Deteção de Fraude; Machine Learning; Generative Adversarial Networks; Synthetic Data; Tabular Data; Fraud Detection
Issue Date: 13-Jul-2021
Serial title, monograph or event: Anonymizing Private Information: From Noise to Data
Place of publication or event: DEI- FCTUC
Abstract: In the Information Age data has become more important for all types of organizations. The information carried by large datasets habilitates the creation of intelligent systems that overcome inefficiencies and create a safer and better quality of life. Because of this, organizations have come to see data as a competitive advantage.Fraud Detection solutions are one example of intelligent systems that are highly dependent on having access to large amounts of data. These solutions receive information about monetary transactions and classify them as legitimate or fraudulent in real time. This field has benefitted from higher availability of data, allowing the application of Machine Learning (ML) algorithms that leverage the information in datasets to finding fraudulent activity in real-time.In a context of systematic gathering of information, privacy dictates how data can be used and shared, in order to protect the information of users and organizations. In order to retain the utility of data, a growing amount of effort has been dedicated to creating and exploring avenues for privacy conscious data sharing.Generating synthetic datasets that carry the same information as real data allows for the creation of ML solutions while respecting the limitations placed on data usage. In this work, we introduce Duo-GAN and DW-GAN as frameworks for synthetic data generation that learn the specificities of financial transactions data and generate fictitious data that keeps the utility of the original collections of data. Both these frameworks use two generators, one for generating fraudulent instances and one for generating legitimate instances. This allows each generator to learn the distribution for each class, avoiding the problems created by highly unbalanced data. Duo-GAN achieves positive results, in some instances achieving a disparity of only 4% in F1 score between classifiers trained with synthetic data and classifiers trained with real data and both tested on the same real data. DW-GAN presents positive results too with disparity of 3% in F1 score in the same conditions.
Na Idade da Informação os dados tornaram-se mais importantes para todos os tipos de organizações. A informação contida pelos grandes datasets permite a criação de sistemas inteligentes que ultrapassam ineficiências e criam qualidade de vida melhor e mais segura. Devido a isto, as organizações começaram a ver os dados com uma vantagem competitiva.As soluções de Deteção de Fraude são exemplos de sistemas inteligentes que dependem do acesso a grandes quantidades de dados. Estas soluções recebem informação relativas a transações monetárias e atribuem classificações de legítimas ou fraudulentas em tempo real. Este é um dos campos que beneficiou da maior disponibilidade de dados, sendo capaz de aplicar algoritmos de Machine Learning que utilizam a informação contida nos datasets para detetar atividade fraudulenta em tempo real.Num contexto de agregação sistemática de informação, a privacidade dita como os dados podem ser utilizados e partilhados, com o objetivo de proteger a informação dos utilizadores de sistemas e de organizações. De forma a reter a utilidade dos dados, uma quantidade crescente de esforço tem sido dispendido em criar e explorar avenidas para a partilha de dados respeitando a privacidade.A geração de dados sintéticos que contém a mesma informação que os dados reais permite a criação de soluções de Machine Learning (ML) mantendo o respeito pelas limitações colocadas sobre a utilização de dados.Neste trabalho introduzimos Duo-GAN e DW-GAN como frameworks para geração de dados sintéticos que aprendem as especificidades dos dados de transações financeiras e geram dados fictícios que retém a utilidade das coleções de dados originais. Ambos os frameworks utilizam dois geradores, um para gerar instâncias fraudulentas e outro para gerar instâncias legítimas. Isto permite que cada gerador aprenda a distribuição de cada uma das classes, evitando assim os problemas criados por datasets desiquilibrados. O Duo- GAN atinge resultados positivos, em certos casos atingindo uma disparidade de apenas 4% no F1 score entre classificadores treinados com dados sintéticos e classificadores treinados com dados reais, e ambos testados nos mesmos dados reais. O DW-GAN também apresenta resultados positivos, com disparidade de 3% no F1 score para as mesmas condições.
Description: Dissertação de Mestrado em Engenharia Informática apresentada à Faculdade de Ciências e Tecnologia
URI: http://hdl.handle.net/10316/95554
Rights: openAccess
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