Fugu-MT 論文翻訳(概要): Topology-Agnostic Detection of Temporal Money Laundering Flows in Billion-Scale Transactions

論文の概要: Topology-Agnostic Detection of Temporal Money Laundering Flows in Billion-Scale Transactions

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.13662v1
Date: Sun, 24 Sep 2023 15:11:58 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-09-26 18:24:18.773782
Title: Topology-Agnostic Detection of Temporal Money Laundering Flows in Billion-Scale Transactions
Title（参考訳）: 数十億規模の取引における時空マネーロンダリングフローのトポロジー非依存検出
Authors: Haseeb Tariq, Marwan Hassani
Abstract要約: 本稿では,シーケンシャルトランザクションの時間グラフを効率的に構築するフレームワークを提案する。我々は,不審な取引フローを検出するための2つの最先端ソリューションに対するフレームワークのスケーラビリティと有効性を評価する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.03626013617212666
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Money launderers exploit the weaknesses in detection systems by purposefully placing their ill-gotten money into multiple accounts, at different banks. That money is then layered and moved around among mule accounts to obscure the origin and the flow of transactions. Consequently, the money is integrated into the financial system without raising suspicion. Path finding algorithms that aim at tracking suspicious flows of money usually struggle with scale and complexity. Existing community detection techniques also fail to properly capture the time-dependent relationships. This is particularly evident when performing analytics over massive transaction graphs. We propose a framework (called FaSTMAN), adapted for domain-specific constraints, to efficiently construct a temporal graph of sequential transactions. The framework includes a weighting method, using 2nd order graph representation, to quantify the significance of the edges. This method enables us to distribute complex queries on smaller and densely connected networks of flows. Finally, based on those queries, we can effectively identify networks of suspicious flows. We extensively evaluate the scalability and the effectiveness of our framework against two state-of-the-art solutions for detecting suspicious flows of transactions. For a dataset of over 1 Billion transactions from multiple large European banks, the results show a clear superiority of our framework both in efficiency and usefulness.
Abstract（参考訳）: マネーロンダラーは、不正な資金を複数の口座に意図的に配置することで、検知システムの弱点を悪用する。そのお金は、muleのアカウント間で階層化され、移動され、取引の起源とフローを曖昧にします。これにより、疑念を生じさせることなく、金融システムに統合される。金銭の不審な流れを追跡するための経路探索アルゴリズムは、通常、規模と複雑さに悩まされる。既存のコミュニティ検出技術は、時間に依存した関係を適切に捉えることができない。これは、大規模なトランザクショングラフで分析を行う場合に特に顕著です。我々は,逐次トランザクションの時間グラフを効率的に構築するために,ドメイン固有の制約に適応したフレームワーク(fastman)を提案する。このフレームワークは、エッジの意義を定量化するために、第2次グラフ表現を用いた重み付け方法を含む。この手法により,より小さく密に接続されたフローネットワーク上で複雑なクエリを分散することができる。最後に、これらのクエリに基づいて、疑わしいフローのネットワークを効果的に識別する。我々は,不審なトランザクションフローを検出するための2つの最先端ソリューションに対するスケーラビリティとフレームワークの有効性を広範囲に評価した。欧州の複数の大手銀行からの10億トランザクションのデータセットでは、効率と有用性の両方において、我々のフレームワークが明らかに優れていることが示されています。

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