論文の概要: Graph Feature Preprocessor: Real-time Extraction of Subgraph-based Features from Transaction Graphs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.08593v1
• Date: Tue, 13 Feb 2024 16:53:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-14 14:27:41.303919
• Title: Graph Feature Preprocessor: Real-time Extraction of Subgraph-based Features from Transaction Graphs
• Title（参考訳）: グラフ特徴前処理:トランザクショングラフからのグラフベース特徴のリアルタイム抽出
• Authors: Jovan Blanu\v{s}a, Maximo Cravero Baraja, Andreea Anghel, Luc von Niederh\"ausern, Erik Altman, Haris Pozidis and Kubilay Atasu
• Abstract要約: グラフ特徴前処理(Graph Feature Preprocessor)は、金融取引グラフにおける典型的なマネーロンダリングと不正パターンをリアルタイムで検出するソフトウェアライブラリである。 よりリッチなトランザクション機能により、勾配ブースティングに基づく機械学習モデルの予測精度が劇的に向上することを示す。 我々のソリューションは、標準的なグラフニューラルネットワークよりも、マイノリティークラスのF1スコアの高い不正なトランザクションを検出することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.2200563708464736
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we present "Graph Feature Preprocessor", a software library for detecting typical money laundering and fraud patterns in financial transaction graphs in real time. These patterns are used to produce a rich set of transaction features for downstream machine learning training and inference tasks such as money laundering detection. We show that our enriched transaction features dramatically improve the prediction accuracy of gradient-boosting-based machine learning models. Our library exploits multicore parallelism, maintains a dynamic in-memory graph, and efficiently mines subgraph patterns in the incoming transaction stream, which enables it to be operated in a streaming manner. We evaluate our library using highly-imbalanced synthetic anti-money laundering (AML) and real-life Ethereum phishing datasets. In these datasets, the proportion of illicit transactions is very small, which makes the learning process challenging. Our solution, which combines our Graph Feature Preprocessor and gradient-boosting-based machine learning models, is able to detect these illicit transactions with higher minority-class F1 scores than standard graph neural networks. In addition, the end-to-end throughput rate of our solution executed on a multicore CPU outperforms the graph neural network baselines executed on a powerful V100 GPU. Overall, the combination of high accuracy, a high throughput rate, and low latency of our solution demonstrates the practical value of our library in real-world applications. Graph Feature Preprocessor has been integrated into IBM mainframe software products, namely "IBM Cloud Pak for Data on Z" and "AI Toolkit for IBM Z and LinuxONE".
• Abstract（参考訳）: 本稿では,金融取引グラフにおける典型的なマネーロンダリングと不正行為パターンをリアルタイムに検出するソフトウェアライブラリであるGraph Feature Preprocessorを提案する。 これらのパターンは、下流の機械学習トレーニングとマネーロンダリング検出などの推論タスクのための豊富なトランザクション機能を生成するために使用される。 強化されたトランザクション機能は、勾配ブースティングベースの機械学習モデルの予測精度を劇的に向上させる。 ライブラリはマルチコア並列性を活用し,動的インメモリグラフを維持し,受信したトランザクションストリームのサブグラフパターンを効率的にマイニングすることで,ストリーミング操作を実現する。 我々は,高度不均衡な合成アンチマネーロンダリング(AML)と実生活Ethereumフィッシングデータセットを用いて図書館の評価を行った。 これらのデータセットでは、不正なトランザクションの割合が非常に小さく、学習プロセスが困難になる。 我々のソリューションはグラフ特徴前処理と勾配ブースティングに基づく機械学習モデルを組み合わせることで、これらの不正なトランザクションを標準グラフニューラルネットワークよりも高いマイノリティクラスF1スコアで検出することができる。 さらに、マルチコアCPU上で実行されるソリューションのエンドツーエンドスループット速度は、強力なV100 GPU上で実行されるグラフニューラルネットワークベースラインよりも優れています。 全体として、高い精度、高いスループット率、低レイテンシの組み合わせは、現実のアプリケーションにおける我々のライブラリの実用的価値を示しています。 Graph Feature PreprocessorはIBMのメインフレームソフトウェア製品、すなわち"IBM Cloud Pak for Data on Z"と"AI Toolkit for IBM Z and LinuxONE"に統合されている。

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