مقاله «Machine Learning Models vs. Rule Based Systems in fraud prevention» که 14 مارس 2020 در وب‌سایت Nethone منتشر شده به مقایسه مدل‌های یادگیری ماشین و سیستم‌های مبتنی‌بر قاعده در پیشگیری از تقلب می‌پردازد، تفاوت‌های این دو رویکرد را بررسی می‌کند و نشان می‌دهد که هر کدام از این رویکردها برای چه موارد استفاده‌ای مناسب‌ترند.
مقاله «Fraud Detection: How It Works & Why It’s Needed» که 18 اوت 2021 در وب‌سایت Outseer منتشر شده به تعریف تشخیص تقلب، دلایل اهمیت آن و مزیت‌ها و شیوه‌های تشخیص تقلب می‌پردازد.
مقاله «Fraud detection: A systematic literature review of graph-based anomaly detection approaches» نوشته طاهره پورحبیبی، کاک-لئونگ آنگ، بوئی هون کام و یی لینگ بو است و در آوریل 2020 در مجله Decision Support Systems منتشر شده است.
مقاله «Fraud Detection: An Ultimate Guide for Protecting & Preventing Fraud» ابتدا به دو پرسش اساسی پاسخ می‌دهد: «تشخیص تقلب چیست؟»، «پیشگیری از تقلب چیست؟»
بانک‌ها و نهادهای مالی به‌واسطه دسترسی فوری به منابع مالی و توانایی انتقال آنها، یکی از اهداف اصلی کلاهبرداران هستند. مقاله «Fraud Detection and Prevention in Banking Explained» نگاهی به روش‌های موثر تشخیص و پیشگیری از تقلب در بانکداری دیجیتال بدون ایجاد اصطکاک‌های غیرضروری می‌اندازد.
مقاله « Fraud Detection: How Machine Learning Systems Help Reveal Scams in Fintech, Healthcare, and eCommerce» که در 22 دسامبر 2017 منتشر شده به نقش یادگیری ماشین در کشف تقلب در صنایع فین‌تک، مراقبت سلامت، بیمه و تجارت الکترونیک می‌پردازد.
گزارش جهانی هویت و تقلب شرکت اکسپریان در سال 2022 به بررسی نگرانی‌های فزاینده درباره تقلب در عصر دیجیتال و اهمیت ایجاد اعتماد نزد مصرف‌کنندگان می‌پردازد.
مقاله «Deep learning for fraud detection in retail transactions» که 11 نوامبر 2020 در وب‌سایت مدیوم منتشر شده، نگاهی به چالش‌های تشخیص تقلب و راه‌حل‌های مبتنی‌بر یادگیری عمیق برای تشخیص تقلب در تراکنش‌های خرد دارد.
مقاله «Credit Card Fraud - Detection and Prevention» انواع تقلب در حوزه کارت اعتباری را بررسی و راه‌هایی را برای شناسایی و مقابله با آنها معرفی می‌کند.
