Système de détection des fraudes simbox basé sur le machine learning

Dans le secteur des télécommunications, les entreprises subissent de graves préjudices à cause de la fraude, en particulier en Afrique. L’un des principaux types de fraude est le bypass SIM box, qui consiste à utiliser des cartes SIM pour détourner les appels internationaux entrants des opérateurs mobiles, entraînant ainsi d’énormes pertes de revenus. 
Afin d’apporter une solution à ces insuffisances qui concernent presque tous les opérateurs de réseau, nous avons développé des algorithmes intelligents exploitant de grandes quantités de données provenant des opérateurs mobiles, permettant de détecter la fraude en analysant les CDR (Call Detail Records) des appels vocaux. 
Dans ce mémoire, nous avons utilisé trois techniques de classification : Random Forest, Support Vector Machine (SVM) et XGBoost pour détecter ce type de fraude. Nous avons comparé les performances de ces différents algorithmes afin d’évaluer les modèles, en utilisant des données collectées sur le réseau d’Orange Côte d’Ivoire. 
L’algorithme ayant donné les meilleurs résultats est le Random Forest avec une précision de 92 %. Nous avons ainsi pu détecter des numéros frauduleux existants sur le réseau de l’opérateur télécom.