論文の概要: Identifying Linked Fraudulent Activities Using GraphConvolution Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.04513v1
• Date: Sat, 5 Jun 2021 09:56:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-09 15:44:31.784083
• Title: Identifying Linked Fraudulent Activities Using GraphConvolution Network
• Title（参考訳）: GraphConvolution Network を用いたリンクフルート活動の同定
• Authors: Sharmin Pathan, Vyom Shrivastava
• Abstract要約: グラフ畳み込みネットワーク(GCN)を用いたリンクされた不正行為の同定手法を提案する。 GCNは、類似した試みのクラスタを特定するために不正なノード間の類似性を学び、学習するデータセットをはるかに小さくする必要がある。 提案手法は, ラベル伝搬コミュニティ検出と教師付きGBTアルゴリズムを, ソリューションの品質と時間の観点から比較した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we present a novel approach to identify linked fraudulent activities or actors sharing similar attributes, using Graph Convolution Network (GCN). These linked fraudulent activities can be visualized as graphs with abstract concepts like relationships and interactions, which makes GCNs an ideal solution to identify the graph edges which serve as links between fraudulent nodes. Traditional approaches like community detection require strong links between fraudulent attempts like shared attributes to find communities and the supervised solutions require large amount of training data which may not be available in fraud scenarios and work best to provide binary separation between fraudulent and non fraudulent activities. Our approach overcomes the drawbacks of traditional methods as GCNs simply learn similarities between fraudulent nodes to identify clusters of similar attempts and require much smaller dataset to learn. We demonstrate our results on linked accounts with both strong and weak links to identify fraud rings with high confidence. Our results outperform label propagation community detection and supervised GBTs algorithms in terms of solution quality and computation time.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,グラフ畳み込みネットワーク(gcn)を用いて,関連する不正行為や類似属性を共有するアクタを特定する新しい手法を提案する。 これらのリンクされた不正行為は、関係やインタラクションのような抽象的な概念を持つグラフとして視覚化できるため、gcnsは不正なノード間のリンクとなるグラフエッジを特定するのに理想的なソリューションとなる。 コミュニティ検出のような従来の手法では、コミュニティを見つけるために共有属性のような不正な試みの強いリンクが必要であり、監督されたソリューションでは、不正なシナリオでは利用できない大量のトレーニングデータを必要とし、不正行為と非不正行為のバイナリ分離を提供するのに最適である。 提案手法は従来の手法の欠点を克服し,GCNは不正ノード間の類似性を学習し,類似した試みのクラスタを識別し,学習するデータセットをはるかに小さくする。 我々は,信頼度の高い不正行為を識別するために,強いリンクと弱いリンクの両方を持つリンクアカウント上で結果を示す。 提案手法は,ラベル伝搬のコミュニティ検出やgbtsアルゴリズムを,解の質と計算時間の観点から監視した。

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