論文の概要: FDB: Fraud Dataset Benchmark
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.14417v1
- Date: Tue, 30 Aug 2022 17:35:39 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-08-31 12:51:51.076430
- Title: FDB: Fraud Dataset Benchmark
- Title（参考訳）: FDB: 不正データセットベンチマーク
- Authors: Prince Grover, Zheng Li, Jianbo Liu, Jakub Zablocki, Hao Zhou, Julia
Xu and Anqi Cheng
- Abstract要約: フラッドデータセットベンチマーク(Fraud dataset benchmark、FDB)は、不正検出に特化した公開データセットのコンパイルである。
FDBは、不正なカード非表示トランザクションの識別、ボット攻撃の検出、悪意のあるURLの分類、コンテンツモデレーションへのローンのリスクの予測など、さまざまな不正関連タスクで構成されている。
FDBのPythonベースのライブラリは、標準化されたトレーニングとテストの分割を伴うデータローディングのための一貫性のあるAPIを提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.47360172889688
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Standardized datasets and benchmarks have spurred innovations in computer
vision, natural language processing, multi-modal and tabular settings. We note
that, as compared to other well researched fields fraud detection has numerous
differences. The differences include a high class imbalance, diverse feature
types, frequently changing fraud patterns, and adversarial nature of the
problem. Due to these differences, the modeling approaches that are designed
for other classification tasks may not work well for the fraud detection. We
introduce Fraud Dataset Benchmark (FDB), a compilation of publicly available
datasets catered to fraud detection. FDB comprises variety of fraud related
tasks, ranging from identifying fraudulent card-not-present transactions,
detecting bot attacks, classifying malicious URLs, predicting risk of loan to
content moderation. The Python based library from FDB provides consistent API
for data loading with standardized training and testing splits. For reference,
we also provide baseline evaluations of different modeling approaches on FDB.
Considering the increasing popularity of Automated Machine Learning (AutoML)
for various research and business problems, we used AutoML frameworks for our
baseline evaluations. For fraud prevention, the organizations that operate with
limited resources and lack ML expertise often hire a team of investigators, use
blocklists and manual rules, all of which are inefficient and do not scale
well. Such organizations can benefit from AutoML solutions that are easy to
deploy in production and pass the bar of fraud prevention requirements. We hope
that FDB helps in the development of customized fraud detection techniques
catered to different fraud modus operandi (MOs) as well as in the improvement
of AutoML systems that can work well for all datasets in the benchmark.
- Abstract（参考訳）: 標準化されたデータセットとベンチマークは、コンピュータビジョン、自然言語処理、マルチモーダルおよび表の設定の革新を刺激している。
他のよく研究されているフィールドと比較して、不正検出には多くの違いがある。
違いは、高いレベルの不均衡、多様な特徴タイプ、頻繁な不正パターンの変更、問題の敵対的性質などである。
これらの違いにより、他の分類タスク用に設計されたモデリングアプローチは、不正検出にはうまくいかない可能性がある。
FDB(Fraud Dataset Benchmark)は,不正検出を目的とした公開データセットのコンパイルである。
fdbは詐欺行為に関連する様々なタスクを含み、詐欺的なカード不正取引の特定、ボット攻撃の検出、悪意のあるurlの分類、コンテンツモデレーションへのローンのリスクの予測などを含む。
fdbのpythonベースのライブラリは、標準化されたトレーニングとテスト分割によるデータローディングのための一貫したapiを提供する。
参考までに、FDB上の異なるモデリングアプローチのベースライン評価も提供する。
さまざまな研究やビジネス上の問題に対するAutomated Machine Learning(AutoML)の人気が高まっていることを踏まえ、ベースライン評価にAutoMLフレームワークを使用しました。
不正防止のためには、限られたリソースとMLの専門知識が欠如している組織は、しばしば調査員のチームを雇い、ブロックリストと手動のルールを使う。
このような組織は、本番環境にデプロイしやすく、不正防止の要件を満たすAutoMLソリューションの恩恵を受けることができる。
我々は、fdbが、異なる詐欺モードであるoperandi(mos)に対応したカスタマイズされた不正検出技術の開発と、ベンチマークのすべてのデータセットでうまく機能するautomlシステムの改善に役立つことを望んでいる。
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