論文の概要: Catch Me If You Can: Semi-supervised Graph Learning for Spotting Money Laundering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.11880v2
• Date: Fri, 24 Feb 2023 11:42:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-27 15:45:28.601819
• Title: Catch Me If You Can: Semi-supervised Graph Learning for Spotting Money Laundering
• Title（参考訳）: 半教師付きグラフ学習で資金洗浄を発見
• Authors: Md. Rezaul Karim and Felix Hermsen and Sisay Adugna Chala and Paola de Perthuis and Avikarsha Mandal
• Abstract要約: マネーロンダリング(英: Money laundering)とは、犯罪者が違法な資金を追跡不可能な場所に移すために金融サービスを利用するプロセスである。 反マネーロンダリング(AML)を施行するためには、これらの活動を正確かつ確実に特定することが極めて重要である。 本稿では,金融取引のグラフに対する半教師付きグラフ学習手法を用いて,マネーロンダリングに関連するノードを特定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4159343412286401
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Money laundering is the process where criminals use financial services to move massive amounts of illegal money to untraceable destinations and integrate them into legitimate financial systems. It is very crucial to identify such activities accurately and reliably in order to enforce an anti-money laundering (AML). Despite tremendous efforts to AML only a tiny fraction of illicit activities are prevented. From a given graph of money transfers between accounts of a bank, existing approaches attempted to detect money laundering. In particular, some approaches employ structural and behavioural dynamics of dense subgraph detection thereby not taking into consideration that money laundering involves high-volume flows of funds through chains of bank accounts. Some approaches model the transactions in the form of multipartite graphs to detect the complete flow of money from source to destination. However, existing approaches yield lower detection accuracy, making them less reliable. In this paper, we employ semi-supervised graph learning techniques on graphs of financial transactions in order to identify nodes involved in potential money laundering. Experimental results suggest that our approach can sport money laundering from real and synthetic transaction graphs.
• Abstract（参考訳）: マネーロンダリング(英: money laundering)とは、犯罪者が金融サービスを使って大量の違法な金を追跡不能な目的地に移動し、それを合法的な金融システムに統合するプロセスである。 反マネーロンダリング(AML)を施行するためには、これらの活動を正確かつ確実に特定することが極めて重要である。 AMLに対する多大な努力にもかかわらず、わずかに違法な活動が妨げられている。 銀行口座間の送金の所定のグラフから、既存のアプローチはマネーロンダリングの検出を試みた。 特に、いくつかのアプローチでは、密集したサブグラフ検出の構造的・行動的ダイナミクスを採用しており、資金洗浄が銀行口座の連鎖を通じて資金の大量流出を伴うことを考慮しない。 いくつかのアプローチでは、トランザクションを多部グラフ形式でモデル化し、ソースから目的地へのお金の完全な流れを検出する。 しかし、既存の手法では検出精度が低く、信頼性が低い。 本稿では,金融取引のグラフ上で半教師付きグラフ学習手法を用いて,マネーロンダリングの可能性があるノードを特定する。 実験結果から,本手法は実取引および合成取引グラフから資金洗浄を行うことができることが示唆された。

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