Mobile payment anomaly detection mechanism based on information entropy

Zhenjiang Zhang; Xiaoni Wang; Lin Sun

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Mobile payment anomaly detection mechanism based on information entropy

机译：基于信息熵的移动支付异常检测机制

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With the rapid growth in the number of mobile phone users, mobile payments have become an important part of mobile e-commerce applications. Secure payment systems directly affect the security of e-commerce systems. This study proposes an anomaly detection mechanism supported by an information entropy method combined with neural network to improve mobile payments security. As the entropy value is sensitive and have much difference between normal and abnormal traffic flow in the mobile payment system, the abnormal traffic data will be detected. The simulation result shows that it can realise the effective monitoring of abnormal flow in the mobile payment system.

机译：随着移动电话用户数量的快速增长，移动支付已成为移动电子商务应用程序的重要组成部分。安全支付系统直接影响电子商务系统的安全性。本研究提出了一种信息熵方法与神经网络相结合的异常检测机制，以提高移动支付的安全性。由于熵值很敏感，并且在移动支付系统中正常流量和异常流量之间存在很大差异，因此将检测到异常流量数据。仿真结果表明，它可以实现对移动支付系统中异常流量的有效监控。

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来源
《Networks, IET》 |2016年第1期|1-7|共7页
作者
Zhenjiang Zhang; Xiaoni Wang; Lin Sun;
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作者单位

Lab. of Commun. & Inf. Syst., Beijing Jiaotong Univ., Beijing, China;

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