মোঃ সামছুল হোসেন
সহকারী শিক্ষক
২২ জুলাই, ২০২২ ০৩:৩১ অপরাহ্ণ
জালিয়াতি বা প্রতারণা শনাক্ত করার জন্য মেশিন লার্নিং-এর ব্যবহার
জালিয়াতি বা প্রতারণা শনাক্ত করার জন্য মেশিন লার্নিং-এর ব্যবহার
নতুন কোন উদ্ভাবনী আইডিয়া বাস্তবায়ন করতে চাইলে সব সময়ই অতিরিক্ত চেষ্টা এবং সময়ের প্রয়োজন পড়ে। বিশেষ করে ব্যবসা করতে গিয়ে ক্লায়েন্টের মনমতো কাজ করতে চাইলে এর দরকার হয় বেশি।
ক্লায়েন্টদের ডেটা সুরক্ষিত রাখতে আর অনলাইনে প্রতারণা বা জালিয়াতি প্রতিরোধ করার জন্য আপনাকে ডেটা সংরক্ষণের অবকাঠামো ঠিক করতে হবে। পাশাপাশি পরিবর্তন আনতে হবে ডেটা গুছিয়ে রাখার কৌশলে। একই সাথে ডেটা ক্লিনিং এবং ডেটাকে কাজের উপযোগী করার প্রয়োজনও পড়বে। ব্যবসার নিরাপত্তার জন্য এগুলি বিশেষভাবে প্রয়োজন।
শুরুর দিকে এসব কাজ কঠিন মনে হতে পারে। তবে সময়ের সাথে সাথে আপনি এর সুফল পেতে শুরু করবেন। দ্রুতই দেখবেন যে, আগের চেয়ে ইউজারদের অভিযোগ কমে গেছে এবং প্রতিষ্ঠানের প্রতি তাদের বিশ্বস্ততাও বাড়ছে।
.# জালিয়াতি শনাক্ত করতে কেন ব্যবহার করতে হবে মেশিন লার্নিং
মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম ই-মেইল বা টেক্সটের মতো প্রাথমিকভাবে সংগ্রহ করা যেকোনো র’ (Raw) ডেটা পড়তে পারে। প্রতিনিয়ত নতুন ইনপুট গ্রহণ করে এই অ্যালগরিদম আরো স্মার্ট হতে থাকে।
অন্যদিকে প্রচলিত নিয়ম ভিত্তিক অ্যালগরিদম কেবল শেখানো নিয়ম অনুযায়ী কাজ করতে পারে। এসব অ্যালগরিদমের পক্ষে নতুন প্যাটার্নের ডেটা বোঝা সম্ভব না। ফলে নতুন ধরনের জালিয়াতি ঠেকানোর জন্য প্রচলিত অ্যালগরিদম ভালো কাজে আসে না।
অন্যদিকে মেশিন লার্নিং ব্যবহার করে নতুন ধরনের ফিশিং ই-মেইল বা সন্দেহজনক লেনদেন ঠেকানো যায়। এছাড়াও মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমকে প্রয়োজন অনুসারে পরিবর্তন করেও কাজে লাগানো যায়।
.# মেশিন লার্নিং যেভাবে জালিয়াতি ধরতে পারে
মেশিন লার্নিং-এর জালিয়াতি ধরার টেকনিক বা পদ্ধতিকে দুইভাগে ভাগ করা যায়: সুপারভাইজড মডেল এবং আনসুপারভাইজড মডেল। সুপারভাইজড মডেল কাজে লাগানোর জন্য অনেক ডেটার প্রয়োজন হয়। এজন্য প্রথমে অবৈধ লেনদেন এবং স্বাভাবিক লেনদেন সংক্রান্ত প্রচুর পরিমাণ ডেটা অ্যালগরিদমে প্রবেশ করাতে হয়। এর মাধ্যমে অ্যালগরিদম নিজে নিজে এদের মধ্যে তফাত করা শিখতে পারে।
অন্যদিকে আনসুপারভাইজড মডেলে ডেটার মধ্যে থাকা বিভিন্ন প্যাটার্ন আর সম্পর্ক খুঁজে দেখা হয়। এই পদ্ধতিতে র’ ডেটা থেকেই সিদ্ধান্তে আসতে পারে অ্যালগরিদম। সুপারভাইজড মডেলের তুলনায় এই পদ্ধতিতে সময় কম লাগে। আবার আনসুপারভাইজড মডেলের চেয়ে সুপারভাইজড মডেল থেকে বেশি নির্ভুল তথ্য পাওয়া যায়।
জালিয়াতি ধরার জন্য মেশিন লার্নিং ব্যবহার করলে যেসব সুবিধা পাওয়া যাবে, তার মধ্যে রয়েছে:
.১. দ্রুত কাজ করে
প্রচলিত নিয়ম-ভিত্তিক জালিয়াতি শনাক্ত করার সিস্টেমে কিছু নিয়ম আগে থেকেই ঠিক করে দেয়া হয়। সেই নিয়ম অনুসারে অ্যালগরিদম বুঝতে পারে কোন ধরনের কর্মকাণ্ড স্বাভাবিক আর কোনগুলি সন্দেহজনক। তবে এই নিয়মগুলি লেখা সহজ বিষয় না। এতে প্রচুর সময়ের প্রয়োজন হয়।
তাছাড়া ই-কমার্স সাইটগুলি এখন প্রতিনিয়ত পরিবর্তিত হচ্ছে। তাই অল্প দিনের মধ্যে আগের অনেক নিয়মই বদলে যেতে পারে। তাই এসব ক্ষেত্রে নতুন প্যাটার্ন বোঝার জন্য মেশিন লার্নিং ব্যবহার করা হলে তা বেশি কাজে দেবে।
.২. বড় আকারের কাজ করা যায়
মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম এমনভাবে তৈরি যে, ডেটাসেট যত বড় হবে, এটি তত ভালো কাজ করতে পারবে। অর্থাৎ সিস্টেমের সন্দেহজনক কর্মকাণ্ড নিয়ে বেশি বেশি কাজ করা হলে যেকোনো মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম জালিয়াতি শনাক্ত করতে আরো দক্ষ হয়ে উঠবে। কিন্ত প্রচলিত নিয়ম-ভিত্তিক সিস্টেম এইভাবে কাজ করে না। সময়ের সাথে এর এসব সিস্টেমের উন্নয়নের কোনো সুযোগ থাকে না।
.৩. দক্ষতা
জালিয়াতি প্রতিরোধের জন্য যে রুটিন কাজগুলি বার বার করতে হয়, মেশিন লার্নিং সেই কাজের দায়িত্ব নিতে পারে। ফলে এক্সপার্ট বা অভিজ্ঞদের মধ্যে যারা আগে এসব কাজ নিয়ে ব্যস্ত থাকতো, তারা অন্যান্য কাজে আরো বেশি সময় দিতে পারবে।
এদিকে প্রযুক্তি উন্নত হওয়ার সাথে সাথে রিটেইল ইন্ডাস্ট্রিতে নতুন করে অনেক ধরনের জালিয়াতির ঝুঁকি তৈরি হয়েছে। ই-মেইল ফিশিং, পেমেন্ট জালিয়াতি, পরিচয় নকল করা, ডকুমেন্ট নকল করা বা নকল অ্যাকাউন্টের মতো অসংখ্য উপায়ে অপরাধীরা ইউজারদের ঝুঁকিপূর্ণ ডেটা হাতিয়ে নিতে পারে এখন।
আর জালিয়াতি ধরার জন্য আগে ব্যবহার করা নিয়ম-ভিত্তিক অ্যালগরিদম যেহেতু এখন আর কাজে দিচ্ছে না, তাই উচ্চ প্রযুক্তির মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম ব্যবহারের দিকে গুরুত্ব বাড়ানো উচিৎ। এর সাহায্যেই ব্যবসা প্রতিষ্ঠানগুলি আরো দ্রুত আর সফলভাবে জালিয়াতি প্রতিরোধ এবং শনাক্ত করতে পারবে। ফলে নিজেদেরকেও তারা আরো বেশি নিরাপদ রাখতে পারবে।
সৌঃ সি বি