Решение об участии в электронных торгах образец: Решение об одобрении сделок от имени участника закупки

Проверьте решение об одобрении крупной сделки, пока не отклонили

Автор: Сидаев Дмитрий 29 апреля 2019

Уверены, что решение об одобрении крупных сделок еще действует? Верховный Суд напомнил, когда его можно считать недействительным. Проверьте, что документ актуален. Если нужно, то обновите, актуальные образцы приложили.

В решении об одобрении сделки нужно прописать срок действия

Верховный Суд в Определении № 310-ЭС19-1603 от 25.03.2019 указал, что в решении об одобрении крупной сделки должен быть указан срок действия. Если он не указан, то документ действует в течение года с момента принятия.

Если срок истек, то решение становится недействительным.

Как суды обосновали решение

Если в заявке приложили определение, значит, договор требует одобрения. Аргумент о том, что выполнение обязательств по таким госконтрактам — это обычная хозяйственной деятельность, не работает. Раз договоренность требует разрешения, его нужно оформить по всем правилам. Такие правила установлены в ст. 46 Федерального закон № 14 от 08.02.1998 об обществах с ограниченной ответственностью.

В пункте 3 этой статьи указано, что в заключении о согласии на совершение или о последующем одобрении крупной сделки можно указать срок, в течение которого оно действует. Если время действия не прописано, согласие считается действующим в течение одного года с даты принятия.

Закон исключает случаи, когда другой срок вытекает из существа и условий сделки, на совершение которой давалось согласие, или обстоятельств, в которых оно давалось.

Что нужно сделать

Прописать условия, когда такое решение действует. Например, для каждого госконтракта, который заключается в рамках 44-ФЗ и 223-ФЗ. Наряду с указанием условий и существа договоренностей, для которых принимается определение, рекомендуем прописать и его срок действия. Это поможет избежать споров с заказчиком.

Вот актуальные образцы, в которых прописано время действия согласия единственного участника на крупную сделку, а также протокола общего собрания об их одобрении.

Скачать образец решения об одобрении крупной сделки с указанием периода действия

Скачать

Скачать протокол общего собрания с указанием срока действия

Скачать

Скачать определение Верховного Суда № 310-ЭС19-1603 от 25.03.2019

Скачать

Образец согласия на участие в аукционе 2020

Автор: Наседкина Дарья 10 октября 2017

Согласие на аукцион — это выраженная в письменном виде готовность поставщика выполнить все условия контракта, предусмотренные документацией. Как это сделать правильно? Давайте разберемся.

Что такое согласие на участие в аукционе

Готовность участвовать всегда прописывают в первой части заявки. Его можно оформить самостоятельным документом вместе с конкретными показателями товара (при необходимости) и прикрепить вместе со второй частью к форме, составляемой на ЭТП. Более того, ч. 8 ст. 66 закона № 44 требует подавать заявку в виде двух электронных документов (первой и второй части), направляемых заказчику одновременно. А в соответствии со ст. 60, все документы, которыми обмениваются стороны закупочной процедуры, должны быть подписаны электронной подписью.

Однако функционал ЭТП позволяет поставщику принять условия заказчика, просто поставив галочку напротив готового утверждения в окне формы. Далее необходимо прикрепить вторую часть заявки и подписать все документы ЭЦП. Следовательно, если речь не идет о конкретных показателях товара, то такой подписанной формулировки будет достаточно для участия. Отдельного файла в данном случае не нужно.

Когда требуется предоставить только согласие на условия аукциона

Для начала стоит отметить, что через тендеры заказчики приобретают:

1. Товар.
2. Услуги или работы.
3. Услуги или работы, для которых используется товар.

В первом случае в документации может быть прописан товарный знак, фирменное наименование, знак обслуживания, патенты, полезные модели, промышленные образцы и страна происхождения товара. Если участник готов поставить именно эту продукцию, то в составе первой части заявки он может выразить только готовность выполнить условия документации.

Для третьего варианта ситуация может быть аналогичной: в документации указаны такие же сведения, а поставщик может в точности выполнить все условия. Но тут первая часть должна содержать не только согласие участника аукциона на оказание услуги, но и готовность использовать именно запрашиваемый товар. То есть более расширенный документ, по сравнению с первым случаем.

Конкретные показатели в вышеуказанных ситуациях будут необходимы, если участник предложит эквивалент продукции в рамках, допускаемых документацией, либо если заказчик не укажет отличительные знаки товара (торговая марка

Образец формы 2 по 44-ФЗ в 2020 году

Автор: Жукова Мария 3 июня 2019

Форма 2 — это важная часть заявки на участие в электронном аукционе. От правильности ее заполнения зависит, будет ли участник допущен к торгам. Рассмотрим основные требования и типичные ошибки.

Статья проверена экспертами СВ Тендер

Что такое форма 2

Для участия в электронном аукционе участник через электронную площадку подает две части заявки. Первая часть содержит две формы: согласие участника поставить товар, выполнить работу, оказать услугу и сведения о ТРУ. Эта информация и получила неофициальное название «Форма 2 для заказчика».

Госзаказчиками города Москвы, в соответствии с Постановлением Правительства Москвы от 24.02.2012 № 67-ПП, такая форма называется «Сведения о качестве, технических характеристиках товара, его безопасности, функциональных характеристиках (потребительских свойствах)».

Требования к составу первой части заявки прописаны в ч. 3 ст. 66 Закона о контрактной системе.

Унифицированной формы нет. Рекомендуется использовать ту, что предлагает заказчик. Она, как правило, состоит из следующих разделов:

• наименование характеристики;
• единица измерения;
• значение, установленное заказчиком;
• значение, предлагаемое участником.

Как заполнить

Прежде всего участнику следует ознакомиться с требованиями, которые заказчик предъявляет к объекту закупки, и внимательно изучить инструкцию по заполнению заявки. Инструкцию разрабатывает заказчик и прилагает к документации. Убедившись, что предлагаемый ТРУ полностью отвечает предъявляемым требованиям, можно начать формировать предложение.

Свойства объекта (форма 2) закупки указываются заказчиком в техническом задании. Показатели могут быть конкретные или в диапазонном значении. В соответствии с инструкцией, участник указывает в заявке показатели своей продукции.

Порядок заполнения формы 2 для аукциона зависит от предмета закупки и от наличия средств индивидуализации (товарный знак, патент, фирменное наименование):

1. Закупка работ или услуг. Участник предоставляет только согласие оказать услугу (выполнить работу) на тех условиях, которые указаны в техническом задании. Как правило, такое согласие поставщик оформляет на электронной площадке нажатием на галочку в нужном разделе при формировании заявки.
2. Закупка товара, в отношении которого указан товарный знак. Предусмотрены два варианта:
   • претендент готов поставить точно такой товар, который указан в документации, достаточно оформить согласие;
   • поставщик намерен поставить продукцию, эквивалентную указанной в техническом задании, он должен предоставить сведения, подтверждающие эквивалентность. Критерии эквивалентности заказчик прописывает в документации.
3. Если в документации на поставку товара не указаны товарные знаки, поставщик дает конкретные показатели своего товара, сведения о товарном знаке.
4. Заку

Обнаружение мошенничества на электронных аукционах

1 Обнаружение мошенничества на электронных аукционах Duen Horng Chau 1, Christos Faloutsos 2 1 Институт взаимодействия человека и компьютера, Школа компьютерных наук, Университет Карнеги-Меллона, 5000 Forbes Avenue, Pittsburgh PA 15213, USA 2 Департамент компьютерных наук, Школа компьютерных наук , Университет Карнеги-Меллона, 5000 Форбс-авеню, Питтсбург, Пенсильвания, 15213, США.Мошенничество с аукционами преследует сайты электронных аукционов. К сожалению, ни одна литература не пыталась сформулировать и решить проблему. В данной статье предлагается решить эту проблему, предлагая новый метод выявления мошенников на аукционах, который включает в себя определение и извлечение характерных черт выявленных мошенников путем анализа истории транзакций мошенников, которая существует в виде графика. Затем мы используем эти функции для обнаружения других потенциальных мошенников. Выбор лучших характеристик — сложная и нетривиальная задача; однако с функциями, которые мы в настоящее время выбрали, наш метод уже достиг точности 82% и отзыва 83% во время оценки некоторых реальных тестовых данных с ebay.Чтобы продемонстрировать, как наш метод может быть использован в реальном мире, мы разработали работающую систему прототипов Java, которая позволяет пользователям запрашивать легитимность пользователей ebay, используя наш метод. 1 Введение Веб-сайты электронных аукционов создали огромную виртуальную торговую площадку, на которой население мира может легко покупать и продавать практически любые предметы. На электронном аукционе человек может размещать предметы, чтобы другие люди могли делать ставки. Лицо, сделавшее самую высокую ставку, станет победителем аукциона, свяжется с продавцом и оплатит товар.Затем продавец отправляет товар покупателю. Электронные аукционы — это процветающий бизнес. Ebay, крупнейший в мире веб-сайт электронных аукционов, к концу первого квартала 2005 года достиг кумулятивного количества зарегистрированных пользователей, что на 40% больше, чем сообщалось в конце квартала [10]. Ежедневно на электронных аукционах участвуют продажи на миллионы долларов. К сожалению, огромная сумма денег привлекла внимание злоумышленников, и многие из них совершают аукционные мошенничества, которые на сегодняшний день являются самой серьезной проблемой, с которой сталкивается ebay.Действительно, количество сообщений о мошенничестве на аукционах за последние несколько лет увеличилось, и тенденция показывает, что проблема усугубляется. В 2004 году Центр жалоб на Интернет-преступления (IC3) направил 103 959 жалоб, 71,2% из которых касались мошенничества на аукционах. 87% жертв сообщили о денежных потерях со средней величиной 200 долларов. [12] В большинстве случаев мошенничества на аукционах продавцы продают несуществующие предметы. Они делают это намеренно: обычно не

2 есть предметы, но они выставляют их на аукцион, получают оплату от покупателей, но никогда не доставляют их покупателям.Мошенничество на аукционах — проблема, которая становится все более серьезной. Мы считаем, что, как ученые-компьютерщики, мы могли бы что-то сделать, чтобы решить эту проблему. Эта вера мотивировала нашу работу. 2 Обзор Насколько известно авторам, это первая работа, в которой используется систематический подход к анализу и выявлению мошенничества на электронных аукционах. На веб-сайтах [11] и в новостных статьях [13] было предложено множество разумных подходов, которые учат людей избегать мошенничества на аукционах. Однако их подходы часто включают просьбу к людям уделять значительное количество времени и постоянно поддерживать высокий уровень бдительности.Это то, что обычные люди не могут себе позволить. Было проведено мало исследований, предлагающих систематические подходы к обнаружению или предотвращению мошенничества на аукционах. Некоторые исследователи [1] разделили аукционное мошенничество на различные типы, но не предложили никаких формализованных методов борьбы с ним. Однако они предположили, что эффективный подход к борьбе с мошенничеством на аукционах — это позволить аукционным сообществам, правительствам и аукционным учреждениям объединить усилия. Однако, как они указали, их подход может быть дорогостоящим как в денежном, так и в управленческом плане.Большой интерес вызвали некоторые другие области исследований, связанные с обнаружением мошенничества на аукционах, такие как системы репутации электронных аукционов [4] [7] [8], анализ графов [9], распространение доверия и распространение полномочий [3] ] [6]. Также отдаленно связана работа по агрегированию значений из некоторого другого набора значений в графике [5]. 3 Предлагаемый подход 3.1 Определение проблемы Здесь мы исследуем проблему обнаружения мошенников на аукционах. В частности, мы определяем проблему как: Дано: Информация о некоторых пользователях электронного аукциона: их профили и их история транзакций Некоторые выявленные мошенники Мы хотим выяснить: Кто еще также являются мошенниками Профили и история транзакций пользователей ebay легко доступны из веб-сайт ebay (Приложение), а информацию о выявленных мошенниках можно получить из новостных статей, на форуме пользователей на ebay, а также на большом количестве отрицательных отзывов других покупателей или продавцов о том, что мошенники никогда не доставляли товары.Таким образом,

3 мы определяем проблему мошенничества на аукционах, исходя из этих двух частей информации, как определить других потенциальных мошенников до того, как они осуществят мошенничество. Человек может создать несколько идентификаторов на ebay. Однако, чтобы улучшить ясность нашего обсуждения в этом документе, мы используем термины пользователь ebay и мошенник для обозначения личности на ebay, а не отдельных лиц.3.2 Интуиция Мы заметили, что мошенники демонстрируют типичное характерное поведение на аукционных сайтах в течение всей своей жизни. Мы также заметили, что до того, как они совершат мошеннические транзакции, они обычно существуют как кажущиеся законными пользователями, чтобы заработать достаточно хорошую репутацию для своих будущих мошеннических действий. et, их процедура построения репутации отличается от процедуры законных пользователей. Мы считаем, что можем определить процесс создания репутации мошенников, изучив функции, полученные из их профилей и истории транзакций.Репутация — важная мера доверия к сайтам электронных аукционов. На ebay репутация человека выражается количеством уникальных положительных оценок, данных его / ее дилерами, за вычетом количества отрицательных оценок (Приложение). Полученное число — это оценка обратной связи пользователя. Мошенники обычно стремятся как можно быстрее получить как можно больше разовой прибыли. Поэтому они обычно продают недорогие или дорогие товары в таких категориях, как бытовая электроника. В отличие от законных пользователей, они не намерены доставлять эти товары после получения оплаты от покупателей.Однако, прежде чем мошенники смогут совершить мошеннические действия, им, как и другим людям на ebay, необходимо установить определенный уровень репутации. Это связано с тем, что при небольшом количестве положительных оценок они будут выглядеть слишком подозрительно для большинства пользователей аукциона. Мы предполагаем, что мошенникам на аукционах нужна хорошая репутация, чтобы заставить людей поверить в свою легитимность. Мы считаем, что мошенники фальсифицируют свою репутацию с помощью методов, которые демонстрируют определенные шаблоны, отличные от законных, и что, если мы обнаружим процесс фальсификации, мы сможем идентифицировать мошенничество до того, как оно действительно произойдет.3.3 Наблюдаемые закономерности Из известных и разрекламированных случаев мошенничества на ebay мы узнали о нескольких распространенных способах, которыми мошенники подделывают репутацию. Эти закономерности обычно не встречаются у законных пользователей, но вполне оправданы с точки зрения мошенников: 1. Продажа или покупка множества дешевых товаров у пользователей с хорошей репутацией. Обоснование: мошенники хотят получить много оценок при небольших затратах. 2. Продажа или покупка недорогих или дорогих товаров у сотрудников. Сотрудникам запрещается демонстрировать мошеннические действия; они могут действовать как законные пользователи.Обоснование: мошенники хотят получить мало, но высокие рейтинги практически без каких-либо затрат. 3. Комбинация 1 и 2. Обоснование: это может создать иллюзию, которая выглядит вполне законной.

4 4. Процесс создания репутации обычно происходит в короткие сроки. Обоснование: мошенники недолговечны; они не хотят оставаться на ebay слишком долго, чтобы увеличить риск быть обнаруженными.3.4. Определение характерных черт на основе наблюдаемых закономерностей. На основании наблюдаемых закономерностей мы пришли к выводу, что ряд признаков может эффективно фиксировать закономерности и, следовательно, отличать мошенников от законных пользователей. К характеристикам относятся: 1. Медиана, сумма, среднее или стандартное отклонение цен на товары, купленные или проданные в определенный период времени 2. Количество товаров, купленных или проданных за определенный период времени 3. Отношение количества товаров, купленных или проданных за определенный период времени. всех транзакций за определенный период времени. Из приведенного выше набора возможных функций мы выбрали следующие 17 функций.Мы оценим эффективность этих функций при обнаружении мошенничества в разделе 4. Средние цены на товары, проданные в течение первых 15, первых 30, последних 30 и последних 15 дней. Средние цены на товары, купленные в течение первых 15, первых 30, последних 30 дней. , и последние 15 дней Стандартное отклонение цен на товары, проданные в течение первых 15, первых 30, последних 30 и последних 15 дней Стандартное отклонение цен на товары, купленные в течение первых 15, первых 30, последних 30 и последних 15 дней дней Отношение количества купленных товаров к количеству всех транзакций 3.5 Дерево решений Значения выбранных функций могут быть извлечены из профилей и истории транзакций пользователей ebay, которые легко доступны на веб-сайте ebay. Сначала мы загружаем соответствующую информацию с ebay и сохраняем ее в двух таблицах, профилях и таблицах транзакций. Затем из двух таблиц мы извлекаем значения функций и сохраняем их в третьей таблице, таблице функций. Таблица 1. Пример таблицы профилей ID пользователя Оценка обратной связи Все еще зарегистрированы? Дата регистрации Местоположение theplastics21 10 ЛОЖНО Пт 11 февраля 00:00:00 EST 2005 США designerclothing4less404 3 ИСТИННО среда 05 января 00:00:00 EST 2005 США joahandbruce 12 FALSE Четверг 2 декабря 00:00:00 EST 2004 США ID пользователя Рейтинг Продавать? Таблица идентификаторов дилеров 2.Пример таблицы транзакций Оценка отзыва дилера Дата отзыва Идентификатор позиции Товар $ theplastics21 1 ИСТИНА 420stephen 21 Вт, 08 марта 10:17:00 EST theplastics21-1 ИСТИНА rkayakr 6 Пн, 07 марта 18:11:00 EST designerclothing4less404 1 ЛОЖНЫЙ торг Ср, 02 марта, 14: 57:00 EST designerclothing4less404 1 TRUE sunrob123 2 Сб, 26 фев 16:06:00 EST designerclothing4less404 1 FALSE yeung Чт 10 фев 00:44:00 EST

5 Таблица 3.Пример таблицы функций Feature 1 Feature 2 Feature 3 Feature 4 Feature 5 Feature 6 Feature 7 User ID Label theplastics21 innocent designerclothing4less404 fraudster joahandbruce innocent Затем набор функций передается в систему классификации C5.0 как обучающий набор данных. C5.0 использует алгоритм классификации C4.5 для создания дерева решений на основе данных. На рис. 1 показано примерное дерево решений, изученное на некоторых обучающих данных с использованием 16 функций. Создав дерево решений, мы можем использовать его для классификации будущих тестовых данных.Mdn $ товаров, проданных за последние 30 дней> 0 SD $ товаров, купленных за последние 30 дней> SD $ товаров, проданных за последние 15 дней> 51,5 Мошеннических SD $ товаров, купленных в первые 15 дней> 2,97 SD $ товаров, проданных в первые 30 дней> Mdn $ товаров, купленных за последние 15 дней> 1.85 Законных Mdn $ товаров, купленных в первые 30 дней> 0 Мошеннических Законных Мошеннических SD $ товаров, купленных за последние 30 дней> 2,01 Законных Мошеннических Мошенников Законных Рис. 1. Образец дерево решений с использованием 16 функций 4 эксперимента 4.1 Задачи и избранные функции Цель этого эксперимента — оценить эффективность предлагаемого нами метода обнаружения мошенников. Мы получили профили и информацию о транзакциях 43 мошенников и 72 законных пользователей с ebay (мы создали три настройки для эксперимента. Настройка A использует 8 функций; настройка B использует 16 функций, а настройка C использует 17 функций.

6 A (8) B (16) C (17) Характеристики Таблица 4.Функции, используемые в схемах A, B и C Средние цены товаров, проданных в течение первых 15, первых 30, последних 30 и последних 15 дней Срединные цены товаров, купленных в течение первых 15, первых 30, последних 30 и последних 15 дней Стандарт отклонение цен на товары, проданные в течение первых 15, первых 30, последних 30 и последних 15 дней Стандартное отклонение цен на товары, купленные в течение первых 15, первых 30, последних 30 и последних 15 дней Соотношение количества мы рассмотрели множество функций, которые могут отличать мошенников от законных пользователей, и среди всех них мы решили, что тенденции (медианы) и колебания (стандартные отклонения) цен на ранее проданные товары с течением времени (сначала 15 дней, первые 30 дней и т. Д.) Являются одними из важных, которые мы должны включить, поскольку они имеют прямое отношение к инвестиционным затратам и прибыли мошенников.4.2. Результаты и обсуждение. Мы оценили точность дерева решений, сгенерированного в трех установках, выполнив 2-кратную перекрестную проверку, которая делит обучающие данные на 2 блока одинакового размера и распределения классов. Для каждого блока деревья решений строятся из другого блока и тестируются относительно текущего блока. Для каждой настройки мы провели эксперимент 20 раз, каждый с разными складками, и усреднили частоту ошибок. В Таблице 5, Таблице 6 и Таблице 7 показаны матрицы неточностей для трех установок, в Таблице 8 показаны их точность и отзывы, а на Рис.2 показан соответствующий им график ROC. Поскольку график ROC нечувствителен к изменениям в распределении классов данных обучения / тестирования [2], он обеспечивает хорошее изображение и сравнение относительной производительности трех экспериментальных установок. Таблица 5. Матрица неточностей A (8) Таблица 6. Матрица неточностей B (16) Таблица 7. Матрица неточностей C (17) Прогнозируемое Фактическое Законное мошенничество Прогнозируемое Фактическое Законное мошенничество Прогнозируемое Фактическое Законное мошенничество Законное мошенничество Законное мошенничество Законное мошенничество

7 Таблица 8.Точность и отзыв трех настроек Precision Recall A (8) 81% 75% B (16) 82% 80% C (17) 82% 83% 1.0 P Уровень истинных положительных результатов C (0,11, 0,83) B (0,10, 0,80) A (0,10, 0,75) Частота ложных срабатываний Рис. 2. График ROC для установок A (8), B (16) и C (17) На рис. 2 точка P (0, 1) представляет идеальную классификацию, и любые точки вдоль пунктирной линии представляют собой случайную классификацию, по сравнению с которой наш метод работает значительно лучше. Для установки C показатель отзыва (истинно положительный результат) составляет 83%, а для установок B и A — 80% и 75% соответственно.Поскольку проблема мошенничества на аукционах ранее систематически не рассматривалась, сравнение с другими подходами невозможно. Однако мы считаем, что наш подход и достигнутая точность значительно лучше эвристического подхода, применяемого средними пользователями ebay, которые хотят идентифицировать подозрительных дилеров, который включает ручную проверку всей истории транзакций дилеров и информации профиля. 5 Рабочий прототип Мы создали рабочий прототип, который использует предложенный нами метод для обнаружения мошенников на ebay.Это приложение Java, которое может работать в Windows, Macintosh и Linux. Наша платформа разработки — это Windows XP Professional edition.

8 Наша система имеет сложное ядро, которое отвечает за получение и анализ данных с ebay, представляющих 5578 строк кода. Тем не менее, мы объединили все сложности в упрощенный графический интерфейс пользователя, чтобы обеспечить удобство использования (рис.3). Рис. 3. Скриншоты нашей системы Рис. 4. Примеры результатов нашей системы Рис. 5 иллюстрирует последовательность операций в системе. Наша система позволяет пользователю вводить несколько идентификаторов пользователей ebay, чтобы узнать, являются ли они мошенническими или законными (рис. 3). Затем он извлекает соответствующие данные об удостоверениях личности с ebay и извлекает из них предварительно определенные функции. Затем извлеченные наборы функций обрабатываются по заранее созданным правилам принятия решений, которые классифицируют личности на мошенников и невиновных (рис. 3). Результаты сохраняются в текстовый файл (рис.4). Рис. 5. Как работает наша система 6 Обсуждение и направления будущих исследований Результаты экспериментов показывают, что мы уже достигли хорошей точности с текущими наборами функций. Однако мы считаем, что есть еще более интересные функции, которые могут помочь еще больше повысить производительность. В настоящее время мы фокусируемся на сумме покупаемых и продаваемых товаров в долларах, их колебаниях и частоте транзакций; некоторые из функций, которые мы могли бы включить в будущем, — это даты, время, места регистрации пользователей, их частые категории транзакций и т. д.Мы считаем, что более внимательно изучая и лучше понимая, как типичные мошенники создают

9 и управление мошенническими действиями предоставит нам много информации для предложения более эффективных функций. Еще одно важное улучшение, которое мы ожидаем, — это включение функции обнаружения графических шаблонов, которая пытается обнаруживать мошеннические шаблоны, которые могут существовать при взаимодействии между пользователями ebay.Фактически, мы уже начали исследовать эффективность этого метода. Мы построили визуализацию некоторых графиков транзакций на ebay, которые иллюстрируют отслеживание транзакций среди пользователей. Мы наблюдаем тревожную картину, существующую среди некоторых мошенников, их возможных сообщников и некоторых других законных пользователей. На рис. 6 показан узор. Наблюдения на графике следующие: 1. Мошенники могут существовать в пределах нескольких переходов друг от друга. 2. Мошенники могут выбрать некоторых законных пользователей (обычно с высокими показателями обратной связи) в качестве обычных источников для получения репутации.3. Кластеры мошенников могут находиться очень близко друг к другу (вверху и внизу). Возможное формирование сетей мошенничества, как показано на рисунке, показывает, что мошенничество действительно может быть тщательно спланировано и контролироваться, и что злоумышленник может контролировать несколько идентификационных данных одновременно. Мы считаем, что, если мы будем использовать такого рода взаимодействия в процессе классификации, мы сможем не только повысить точность обнаружения мошенников и усилить доказательство заявлений, но и выявить все сообщества мошенников, которые включают как мошенников, так и их возможных соучастников.Это значительно повысит эффективность всего процесса обнаружения мошенничества. Раскрытый мошенник Сотрудник мошенников Законный пользователь A B A купил у B Рис. 6. График транзакций некоторых пользователей ebay

10 7 Заключение В этой статье мы представили первый метод, который анализирует и обнаруживает мошенников на электронных аукционах, а также рабочую систему, реализующую этот метод.У нас есть три следующих вклада: 1. Мы формализовали проблему мошенничества на аукционах и предложили метод систематического выявления мошенников на аукционах; 2. Мы предложили характерные особенности, которые отличают мошенников от законных пользователей, где особенности извлекаются из графика, описывающего прошлые транзакции пользователей; 3. Мы оценили предложенный нами метод на реальных данных с ebay и показали, что он может достигать точности 82% и отзыва 83%, что представляет собой значительный рост по сравнению со случайной классификацией.В наших будущих исследованиях мы собираемся изучить возможность включения большего количества функций и включения метода обнаружения графических образов, оба из которых могут значительно повысить эффективность всего процесса обнаружения. Ссылка 1. Чуа, К., Уэрхэм, Дж .: Борьба с мошенничеством на интернет-аукционах: оценка и предложение, Компьютер, том. 37, нет. 10, октябрь (2004 г.) Фосетт, Т .: Графы ROC: советы и практические рекомендации для исследователей интеллектуального анализа данных. Технический отчет HPL, HP Labs (2003) 3. Ги Онджи, З., Гарсия-Молина, Х., Педерсен, Дж .: Борьба со спамом с помощью TrustRank. В материалах 30-й Международной конференции по очень большим базам данных (VLDB) (2004) 4. Мельник, М. И., Альм, Дж .: Имеет ли значение репутация продавца в электронной торговле? Свидетельства с аукционов ebay. Журнал промышленной экономики, Vol. 50 (2002) Eville, J., Jensen, D .: Коллективная классификация с реляционными сетями зависимости. Труды 2-го семинара по интеллектуальному анализу данных, 9-й Международной конференции ACM SIGKDD по обнаружению знаний и интеллектуальному анализу данных.(2003) 6. Пейдж, Л., Брин, С., Мотвани, Р., Виноград, Т .: Рейтинг цитирования PageRank: Наведение порядка в сети. Технический отчет, Стэнфордский проект технологий цифровой библиотеки (1998) 7. Резник, П., Цекхаузер, Р., Фридман, Э., Кувабара, К .: Системы репутации. Сообщения ACM, 43, декабрь (2000 г.) Резник, П., Зекхаузер, Р., Суонсон, Дж. И Локвуд, К.: Значение репутации на ebay: контролируемый эксперимент. Рабочий документ (2002) 9. Захария, Г., Мукас, А., и Маес, П .: Совместные репутационные механизмы на электронных рынках.В материалах конференции HICSS-99, Electronic Commerce Minitrack (Мауи, Гавайи, 5 9 января). IEEE Computer Society (1999) 10. C: ebay сообщает о более высоких прибылях, апрель (2005) Федеральная торговая комиссия: Интернет-аукционы: руководство для покупателей и продавцов (2004) Центр жалоб на Интернет-мошенничество: IC Internet Fraud — Crime Report (2005) США Сегодня: Как избежать мошенничества на онлайн-аукционах (2002)

11 Приложение: Аннотированные снимки экрана ebay ABA: Профиль пользователя 1: ID пользователя 2: Оценка обратной связи 3: Статус регистрации 4: Дата регистрации 5: Место регистрации B: Прошлые транзакции 6: Рейтинг 7: Тип дилера 8: ID пользователя дилера 9 : Оценка дилера 10: Дата отзыва 11: Идентификатор проданного предмета: Идентификатор предмета 13: Цена предмета 14: Даты начала и окончания аукциона 15: Информация о продавце

NAEP — Участвуете в NAEP?

NCES

• Обзоры и программы
  • Годовые отчеты
    • Состояние образования Сборник статистики образования Статус и тенденции в образовании расовых и этнических групп Прогнозы статистики образования Показатели школьной преступности и безопасности Тенденции отсева из старших классов и показателей окончания школы в США
  • Национальные оценки
    • Национальная оценка образовательного прогресса (NAEP) Программа международной оценки компетенций взрослых (PIAAC)
  • Международные оценки
    • Программа международной деятельности (IAP)
  • Раннее детство
    • Лонгитюдное исследование в раннем детстве (ECLS) Национальное обследование домашнего образования (NHES)
  • Начальное / Среднее
    • Общее ядро ​​данных (CCD) Программа вторичных лонгитюдных исследований Демографические и географические оценки образования (EDGE) Национальный опрос учителей и директоров школ (NTPS) Больше…
  • Библиотека
    • Программа библиотечной статистики
  • Высшее
    • Бакалавриат и не только (B&B) Статистика карьеры / технического образования (CTES) Интегрированная система данных о послесреднем образовании (IPEDS) Национальное исследование помощи студентам послешкольного образования (NPSAS) Больше…
  • Системы данных, использование и конфиденциальность
    • Общие стандарты данных об образовании (CEDS) Национальный форум по статистике образования Программа грантов на системы продольных данных в масштабе штата — (SLDS) Больше…
  • ресурсов
    • Дистанционное обучение по набору данных Национальный кооператив послесреднего образования (NPEC) Программа статистических стандартов Больше…
• Данные и инструменты
  • Загрузки Microdata / Raw Data
    • EDAT Проект Delta Cost Дата-центр IPEDS Как подать заявку на лицензию на ограниченное использование
  • Онлайн-анализ
    • Таблицы ASC-ED Лаборатория данных Элементарная вторичная информационная система Международный обозреватель данных Дата-центр IPEDS Проводник данных NAEP
  • Поиск школ и колледжей
    • Панель управления ACS Штурман колледжа Частные школы Районы государственных школ Государственные школы Искать школы и колледжи
  • Инструменты сравнения
    • Профили штатов NAEP (национальный отчет.правительство) Поиск коллег по финансам округа государственных школ Центр статистики финансирования образования Дата-центр IPEDS
  • Инструменты анкеты
    • Инструмент вопросов NAEP Инструмент вопросов NAAL
  • Географические инструменты
    • Панель управления ACS-ED Карты ACS-ED CollegeMap Поиск локали MapEd SAFEMap Школьный и районный навигатор
  • Прочие инструменты
    • Библиография Реестр данных ED
• быстрых фактов
  • Оценки Раннее детство Начальная и средняя школа Библиотека Высшее образование и за его пределами Ресурсы
• Новости и события
  • Блог NCES Что нового в NCES Конференции / Обучение NewsFlash Возможности финансирования Пресс-релизы StatChat
• Публикации и продукты
  • Поиск публикаций и продуктов Ежегодные отчеты Лицензии на данные с ограниченным использованием
    Последние публикации По предметному указателю от А до Я

Как участвовать в комиссии

PPT — Понимание решения об участии в бизнес-обзоре Презентация PowerPoint