論文の概要: Enhancing Illicit Activity Detection using XAI: A Multimodal Graph-LLM Framework

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.13787v1
• Date: Fri, 20 Oct 2023 19:33:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-25 05:17:48.379989
• Title: Enhancing Illicit Activity Detection using XAI: A Multimodal Graph-LLM Framework
• Title（参考訳）: マルチモーダルグラフllmフレームワークxaiによる違法なアクティビティ検出の強化
• Authors: Jack Nicholls, Aditya Kuppa, Nhien-An Le-Khac
• Abstract要約: 我々は、金融サイバー犯罪検出において、XAIに対処する、最先端で新しいマルチモーダル・プロアクティブアプローチを提案する。 トランザクションシークエンシング、サブグラフ接続、物語生成から本質的な表現を抽出するために設計された3つのディープラーニングモデルを活用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.660182910533372
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Financial cybercrime prevention is an increasing issue with many organisations and governments. As deep learning models have progressed to identify illicit activity on various financial and social networks, the explainability behind the model decisions has been lacklustre with the investigative analyst at the heart of any deep learning platform. In our paper, we present a state-of-the-art, novel multimodal proactive approach to addressing XAI in financial cybercrime detection. We leverage a triad of deep learning models designed to distill essential representations from transaction sequencing, subgraph connectivity, and narrative generation to significantly streamline the analyst's investigative process. Our narrative generation proposal leverages LLM to ingest transaction details and output contextual narrative for an analyst to understand a transaction and its metadata much further.
• Abstract（参考訳）: 金融サイバー犯罪防止は多くの組織や政府で問題となっている。 ディープラーニングモデルがさまざまな金融およびソーシャルネットワーク上での不正活動の特定に進んでいる中、モデル決定の背後にある説明可能性については、ディープラーニングプラットフォームの中心にある調査分析者による説明が欠如している。 本稿では,金融サイバー犯罪検出におけるxaiに対処するための最新かつ新しいマルチモーダルプロアクティブアプローチを提案する。 我々は,トランザクションシークエンシング,サブグラフ接続,ナラティブ生成から本質的な表現を抽出し,分析者の探索プロセスを大幅に効率化する,深層学習モデルの3つを活用する。 我々の物語生成提案は、LLMを利用してトランザクションの詳細を取り込み、アナリストがトランザクションとそのメタデータをより深く理解するためにコンテキスト的物語を出力する。

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