Akademik Künye
Bu yazı, aşağıda künyesi verilen hakemli çalışmanın özetidir.
- Makale
- Fidelity-Driven Evaluation of XAI Techniques for Fraud Detection in Decentralized Loyalty Platforms
- Yazarlar
- Teoman Berkay Ayaz; Muhammet Furkan Özara; Ahmet Erkan Çelik; Akhan Akbulut
- Sunulduğu etkinlik
- 2025 Innovations in Intelligent Systems and Applications Conference (ASYU)
- Sayfa
- 1–6
- Yayın tarihi
- 10.09.2025
- DOI
- 10.1109/ASYU67174.2025.11208269 — Yayıncı sayfası
Blokzincir tabanlı sadakat platformları marka bağlılığını güçlendirip müşteriyi elde tutmayı artırabilir; ancak her yazılım gibi dolandırıcılığa açıktır. Teoman Berkay Ayaz, Muhammet Furkan Özara ve Ahmet Erkan Çelik (Next4biz Ar-Ge Merkezi) ile Akhan Akbulut'un (Next4biz Ar-Ge Merkezi ve İstanbul Kültür Üniversitesi) bildirisi, PointXchange için şeffaf bir dolandırıcılık tespit çerçevesi sunuyor. PointXchange, markaların ödül puanlarını merkeziyetsiz bir ortamda birlikte yönetip takas etmesini sağlayan blokzincir tabanlı bir müşteri sadakat platformudur; arkasındaki fikri blokzincir ve akıllı sözleşmelerle müşteri bağlılığı yazımızda anlatmıştık.
Çalışmada üç gradyan artırma makinesi ve iki sinir ağı, biri açık (Kaggle Ethereum Fraud Detection), biri PointXchange prototipinde sentetik olarak üretilmiş iki veri kümesinde değerlendiriliyor. Modelin kararlarını yorumlamak için SHAP, LIME ve LRP uygulanıyor; bunlara ek olarak vekil (surrogate) modele dayalı bir aslına uygunluk (fidelity) değerlendirmesi öneriliyor.
İki veri kümesinde en iyi tahminleyiciler sırasıyla 0,89 ve 0,93'e varan F1 skorlarına ulaştı; en iyi açıklamalar ise tam uyum anlamına gelen bir aslına uygunluk skoru verdi. Sonuçlar, blokzincir tabanlı sadakat sistemlerinde açıklanabilir dolandırıcılık tespitinin hem güvenliğe hem şeffaflığa katkı sağlayabildiğini gösteriyor; çalışma mevcut yaklaşımları yalnızca deneysel olarak değerlendirmekle kalmıyor, onları gerçek bir sisteme uyarlıyor.
Bildiri, 10-12 Eylül 2025'te Bursa'da düzenlenen ASYU 2025 – Akıllı Sistemlerde Yenilikler ve Uygulamaları Konferansı'nda sunuldu, konferansta en iyi üçüncü bildiri ödülüne değer görüldü ve IEEE tarafından yayımlanan konferans bildiri kitabında (s. 1-6) yer aldı.