信用卡诈骗扰乱了正常的金融秩序,给银行、商家和持卡人造成很大的损失。其中对商家来说造成的损失主要包括三个方面：欺诈造成的退款；信用问题造成的损失；银行费用的额外支出。近几年网上交易由于欺诈造成的损失比率稳定在1.4%左右,但由于网上交易额度的不断增加,因欺诈造成的损失仍然不断上升。因此,论文的工作具有重要的理论和实用价值。信用卡网上交易反欺诈是通过在交易发生时采用一定的方法对交易的欺诈风险进行评估,旨在帮助商家对是否接受此交易进行决策,以达到减少欺诈交易的目的。在国外,信用卡发展较早,信用卡网上交易反欺诈研究比较多,许多企业或者信用卡机构都提供了针对信用卡网上交易反欺诈的系统服务及单项服务,如Cybersource反欺诈系统、AVS地址检测服务等。国内使用信用卡进行网上支付近几年才有所发展,所以信用卡网上支付反欺诈的研究相对较少。理论研究方面,严华,胡孟梁等人使用贝叶斯分类算法对信用卡欺诈历史数据进行了挖掘,童凤茹研究了基于组合分类器的信用卡欺诈识别等。企业应用方面,环迅支付发布了名为A.N.T.信用卡反欺诈系统,该系统采用了一种反欺诈神经网络模型用于欺诈分析。在调研工作的基础上,论文提出了一种基于相异度和的孤立点挖掘方法,并采用了关联规则挖掘方法,通过数据挖掘获得欺诈交易中的特征信息,设计实现了一个反欺诈原型系统,以对信用卡网上交易进行反欺诈保护。论文主要工作内容如下：(1)对信用卡网上支付反欺诈现状进行调研。(2)通过基于相异度和的孤立点挖掘算法以及规则提取技术对信用卡网上支付交易数据进行分析和挖掘,获得欺诈交易中可能存在的特征信息；(3)在获取欺诈特征的基础上,结合已有反欺诈服务,设计信用卡网上交易反欺诈系统,并实现反欺诈系统原型；(4)设计实验,验证系统的有效性和实时性,并与常用的反欺诈方法决策树进行了对比。通过实验结果的对比分析,证明了论文中提出的反欺诈系统架构适合信用卡网上支付反欺诈,并且对比其他的反欺诈系统具有更高的准确性。论文的理论意义体现在以下几个方面：(1)结合数据挖掘理论及反欺诈实际提出了一种基于相异度和的孤立点挖掘算法；(2)将数据挖掘理论、电子商务理论以及犯罪心理学相关理论有机结合,运用于信用卡网上支付反欺诈。论文的实用价值体现在：(1)有助于降低网上交易商家的欺诈交易概率,减少商家的损失；(2)通过降低欺诈交易增加持卡人对电子商务的信心。论文的下一步工作是进一步加强系统的实时性,接入更多成熟的反欺诈单项服务。