論文の概要: The GANfather: Controllable generation of malicious activity to improve defence systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.13787v1
• Date: Tue, 25 Jul 2023 19:45:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-27 14:25:40.716999
• Title: The GANfather: Controllable generation of malicious activity to improve defence systems
• Title（参考訳）: ガンファーザー:防衛システムを改善するための悪質な活動の制御可能な生成
• Authors: Ricardo Ribeiro Pereira, Jacopo Bono, Jo\~ao Tiago Ascens\~ao, David Apar\'icio, Pedro Ribeiro, Pedro Bizarro
• Abstract要約: 毎年1.7-4兆ユーロが洗浄され、発見されていないと推定されている。 本稿では,悪質な活動の特性を持つサンプルをラベルなしで生成する手法であるThe GANfatherを提案する。 提案手法を,マネーロンダリングとレコメンデーションシステムという2つの実世界のユースケースで評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.423836984571605
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Machine learning methods to aid defence systems in detecting malicious activity typically rely on labelled data. In some domains, such labelled data is unavailable or incomplete. In practice this can lead to low detection rates and high false positive rates, which characterise for example anti-money laundering systems. In fact, it is estimated that 1.7--4 trillion euros are laundered annually and go undetected. We propose The GANfather, a method to generate samples with properties of malicious activity, without label requirements. We propose to reward the generation of malicious samples by introducing an extra objective to the typical Generative Adversarial Networks (GANs) loss. Ultimately, our goal is to enhance the detection of illicit activity using the discriminator network as a novel and robust defence system. Optionally, we may encourage the generator to bypass pre-existing detection systems. This setup then reveals defensive weaknesses for the discriminator to correct. We evaluate our method in two real-world use cases, money laundering and recommendation systems. In the former, our method moves cumulative amounts close to 350 thousand dollars through a network of accounts without being detected by an existing system. In the latter, we recommend the target item to a broad user base with as few as 30 synthetic attackers. In both cases, we train a new defence system to capture the synthetic attacks.
• Abstract（参考訳）: 悪意のある活動を検出するための防衛システムを支援する機械学習手法は通常ラベル付きデータに依存する。 一部のドメインでは、ラベル付きデータは利用できないか不完全である。 実際には、これは低い検出率と高い偽陽性率につながり、例えば、反マネーロンダリングシステムの特徴となる。 実際、1.7-4兆ユーロは毎年洗浄され、検出されないと推定されている。 ラベルの要求を伴わずに悪意のある活動の属性を持つサンプルを生成する手法であるganfatherを提案する。 本稿では,GAN(Generative Adversarial Networks)の損失に余分な目的を導入することで,悪意のあるサンプルの生成に報いる。 最終目標は,識別器ネットワークを新規かつ堅牢な防衛システムとして利用し,不正行為の検出を強化することである。 オプションとして、ジェネレータに既存の検出システムをバイパスするよう促すかもしれない。 この設定は、差別者が修正する防御的弱点を明らかにする。 提案手法を,マネーロンダリングとレコメンデーションシステムという2つの実世界のユースケースで評価する。 前者では,既存のシステムによって検出されることなく,累積金額を350万ドル近い口座ネットワークに移動させる。 後者では、ターゲットアイテムを30人程度の合成攻撃者を含む幅広いユーザベースに推奨する。 どちらの場合も、我々は合成攻撃を捉えるために新しい防衛システムを訓練する。

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