KARTLI ÖDEME SİSTEMLERİNDE DOLANDIRICILIK: TÜRLER, TEHDİT ANALİZİ VE ÖNLEME STRATEJİLERİ
Öz
Özet Amaç: Bu çalışma, bankacılık sektöründe kartlı ödeme sistemlerinde karşılaşılan dolandırıcılık türlerini sistematik biçimde sınıflandırmayı, tehdit düzeylerini analiz etmeyi ve çok katmanlı bir önleme çerçevesi geliştirmeyi amaçlamaktadır. Veri ve Yöntem: Nitel betimleyici araştırma tasarımı benimsenmiştir. Birincil veri olarak TBB (2015) raporu kullanılmış; hakemli makaleler, EBA ve BIS raporları ile PCI-DSS/EMV standartları ile desteklenmiştir. Bulgular: Dört ana dolandırıcılık kategorisi belirlenmiştir: ATM, kart, üye işyeri ve tali dolandırıcılıklar. Skimming ve zararlı yazılım tabanlı ATM saldırıları en yüksek tehdit olarak öne çıkmaktadır. EMV geçişi sahte kart olaylarını azaltmakla birlikte CNP kanallarında artışa neden olmaktadır. Sonuç: Tek katmanlı savunma yetersizdir. Etkin önleme stratejisi; teknoloji, yasal uyum, personel eğitimi ve müşteri farkındalık yatırımlarının koordinasyonunu gerektirmektedir. Literatüre Katkı: ATM donanım saldırıları, dijital kopyalama ve işyeri kaynaklı planları bütünleştiren, Türkiye düzenleyici gereklilikleriyle uyumlu ilk kapsamlı Türkçe kartlı ödeme dolandırıcılığı taksonomisidir. Politika Önerileri: Gerçek zamanlı işlem izleme zorunlu kılınmalı, tüm ATM'lere anti-kopyalama kiti kurulumu şart koşulmalı ve ulusal dolandırıcılık istihbarat paylaşım platformu kurulmalıdır.
Anahtar Kelimeler
Kaynakça
- Ali, A., Abd Razak, S., Othman, S. H., Eisa, T. A. E., Al-Dhaqm, A., Nasser, M., Elhassan, T., Elshafie, H., & Saif, A. (2022). Financial fraud detection based on machine learning: A systematic literature review. Applied Sciences, 12(19), 9637. https://doi.org/10.3390/app12199637
- Anderson, R., Barton, C., Böhme, R., Clayton, R., Gañán, C., Grasso, T., Levi, M., Moore, T., & Vasek, M. (2019). Measuring the changing cost of cybercrime. Paper presented at The 18th Annual Workshop on the Economics of Information Security (WEIS 2019), Boston, United States, June 3–4, 2019. https://weis2019.econinfosec.org
- Bank for International Settlements [BIS]. (2023). CPMI annual statistics [İstatistik veri tabanı]. https://www.bis.org/cpmi/index.htm
- Bankalararası Kart Merkezi [BKM]. (2024). İstatistiki raporlar [İstatistik veri tabanı]. https://bkm.com.tr/raporlar/
- Bhattacharyya, S., Jha, S., Tharakunnel, K., & Westland, J. C. (2011). Data mining for credit card fraud: A comparative study. Decision Support Systems, 50(3), 602–613. https://doi.org/10.1016/j.dss.2010.08.008
- Cherif, A., Badhib, A., Ammar, H., Alshehri, S., Kalkatawi, M., & Imine, A. (2023). Credit card fraud detection in the era of disruptive technologies: A systematic review. Journal of King Saud University – Computer and Information Sciences, 35(1), 145–174. https://doi.org/10.1016/j.jksuci.2022.11.008
- Dal Pozzolo, A., Caelen, O., Johnson, R. A., & Bontempi, G. (2015). Calibrating probability with undersampling for unbalanced classification. Proceedings of the 2015 IEEE Symposium Series on Computational Intelligence (SSCI), 159–166. https://doi.org/10.1109/SSCI.2015.33
- European Banking Authority [EBA]. (2022). EBA report on payment fraud under PSD2 [Kurum raporu]. https://www.eba.europa.eu/eba-report-payment-fraud-2022
Ayrıntılar
Birincil Dil
Türkçe
Konular
Banka Yönetimi
Bölüm
Derleme
Yazarlar
Adem Altay
*
Türkiye
Yayımlanma Tarihi
31 Temmuz 2026
Gönderilme Tarihi
18 Haziran 2026
Kabul Tarihi
28 Temmuz 2026
Yayımlandığı Sayı
Yıl 2026 Cilt: 5 Sayı: 2