論文の概要: Effective Multi-Graph Neural Networks for Illicit Account Detection on Cryptocurrency Transaction Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.02460v2
• Date: Sat, 28 Oct 2023 07:26:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-31 20:10:15.094992
• Title: Effective Multi-Graph Neural Networks for Illicit Account Detection on Cryptocurrency Transaction Networks
• Title（参考訳）: 暗号トランザクションネットワーク上での不正アカウント検出に有効なマルチグラフニューラルネットワーク
• Authors: Zhihao Ding, Jieming Shi, Qing Li, Jiannong Cao
• Abstract要約: 暗号通貨の不正行為は、通常のユーザーから数十億ドルの損失をもたらした。 大規模トランザクションネットワーク上で不正なアカウントを検出するための,新しいマルチグラフニューラルネットワークモデルであるDIAMを提案する。 例えば、2000万のノードと203万のエッジを持つBitcoinデータセットでは、DIAMはF1スコア96.55%を獲得し、F1スコア83.92%よりも大幅に高い。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.754948081962123
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We study illicit account detection on transaction networks of cryptocurrencies that are increasi_testngly important in online financial markets. The surge of illicit activities on cryptocurrencies has resulted in billions of losses from normal users. Existing solutions either rely on tedious feature engineering to get handcrafted features, or are inadequate to fully utilize the rich semantics of cryptocurrency transaction data, and consequently, yield sub-optimal performance. In this paper, we formulate the illicit account detection problem as a classification task over directed multigraphs with edge attributes, and present DIAM, a novel multi-graph neural network model to effectively detect illicit accounts on large transaction networks. First, DIAM includes an Edge2Seq module that automatically learns effective node representations preserving intrinsic transaction patterns of parallel edges, by considering both edge attributes and directed edge sequence dependencies. Then utilizing the multigraph topology, DIAM employs a new Multigraph Discrepancy (MGD) module with a well-designed message passing mechanism to capture the discrepant features between normal and illicit nodes, supported by an attention mechanism. Assembling all techniques, DIAM is trained in an end-to-end manner. Extensive experiments, comparing against 14 existing solutions on 4 large cryptocurrency datasets of Bitcoin and Ethereum, demonstrate that DIAM consistently achieves the best performance to accurately detect illicit accounts, while being efficient. For instance, on a Bitcoin dataset with 20 million nodes and 203 million edges, DIAM achieves F1 score 96.55%, significantly higher than the F1 score 83.92% of the best competitor. The code is available at https://github.com/TommyDzh/DIAM.
• Abstract（参考訳）: オンライン金融市場で極めて重要な暗号通貨の取引ネットワークにおける不正アカウント検出について検討する。 暗号通貨に対する不正行為の急増は、通常のユーザーから何十億もの損失をもたらした。 既存のソリューションは、手作りの機能を得るために退屈な機能エンジニアリングに依存しているか、あるいは暗号トランザクションデータのリッチなセマンティクスを十分に活用するのに不適当である。 本稿では、エッジ属性を持つ有向多重グラフ上の分類タスクとして不正アカウント検出問題を定式化し、大規模トランザクションネットワーク上で不正アカウントを効果的に検出する新しいマルチグラフニューラルネットワークモデルであるDIAMを提案する。 まず、diamには、エッジ属性と有向エッジシーケンス依存性の両方を考慮して、並列エッジの固有トランザクションパターンを保存する効果的なノード表現を自動的に学習するedge2seqモジュールが含まれている。 マルチグラフトポロジを利用すると、DIAMは新しいMultigraph Discrepancy(MGD)モジュールとよく設計されたメッセージパッシング機構を使用して、アテンションメカニズムによってサポートされている正常ノードと不正ノード間の不一致の特徴をキャプチャする。 すべてのテクニックを組み立てると、DIAMはエンドツーエンドでトレーニングされます。 大規模な実験は、ビットコインとイーサリアムの4つの暗号通貨データセット上の14の既存のソリューションと比較し、DIAMが不正なアカウントを正確に検出し、効率的であることを証明する。 例えば、2000万のノードと203万のエッジを持つBitcoinデータセットでは、DIAMはF1スコア96.55%を獲得し、F1スコア83.92%よりも大幅に高い。 コードはhttps://github.com/tommydzh/diamで入手できる。

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