論文の概要: SAT-BO: Verification Rule Learning and Optimization for FraudTransaction Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.02635v1
• Date: Thu, 03 Jul 2025 14:01:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-04 15:37:16.379876
• Title: SAT-BO: Verification Rule Learning and Optimization for FraudTransaction Detection
• Title（参考訳）: SAT-BO:不正取引検出のための検証ルール学習と最適化
• Authors: Mao Luo, Zhi Wang, Yiwen Huang, Qingyun Zhang, Zhouxing Su, Zhipeng Lv, Wen Hu, Jianguo Li,
• Abstract要約: この高ボリューム環境における小さなエラーでさえ、かなりの財政的損失を生じさせる可能性がある。 このリスクを軽減するために、手動で構築された検証ルールは、トランザクションを識別および精査するために一般的に使用される。 しかし、脆弱性に対する検証ルールの堅牢性を保証するための体系的なアプローチが欠如しているため、彼らは悪用に耐えられないままである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.828436361894653
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Electronic payment platforms are estimated to process billions oftransactions daily, with the cumulative value of these transactionspotentially reaching into the trillions. Even a minor error within thishigh-volume environment could precipitate substantial financiallosses. To mitigate this risk, manually constructed verification rules,developed by domain experts, are typically employed to identifyand scrutinize transactions in production environments. However,due to the absence of a systematic approach to ensure the robust-ness of these verification rules against vulnerabilities, they remainsusceptible to exploitation.To mitigate this risk, manually constructed verification rules, de-veloped by domain experts, are typically employed to identify andscrutinize transactions in production environments. However, dueto the absence of a systematic approach to ensure the robustness ofthese verification rules against vulnerabilities, they remain suscep-tible to exploitation. To ensure data security, database maintainersusually compose complex verification rules to check whether aquery/update request is valid. However, the rules written by ex-perts are usually imperfect, and malicious requests may bypassthese rules. As a result, the demand for identifying the defects ofthe rules systematically emerges.
• Abstract（参考訳）: 電子決済プラットフォームは毎日数十億件の取引を処理し、これらの取引の累積価値は1兆ドルに達すると見積もられている。 この高ボリューム環境における小さなエラーでさえ、かなりの財政損失を発生させる可能性がある。 このリスクを軽減するために、ドメインの専門家によって開発された手動で構築された検証ルールは、通常、本番環境でトランザクションを識別および精査するために使用される。 しかし、脆弱性に対する検証ルールの堅牢性を保証するための体系的なアプローチが存在しないため、このリスクを軽減するために、ドメインの専門家が開発する検証ルールを手作業で構築し、運用環境でのトランザクションの特定と精査に使用されるのが一般的である。 しかし、脆弱性に対する検証ルールの堅牢性を保証するための体系的なアプローチが欠如しているため、彼らは悪用に耐えられないままである。 データセキュリティを保証するため、データベースメンテナは通常、複雑な検証ルールを構成して、クエリ/更新要求が有効かどうかをチェックする。 しかしながら、ex-pertsによって書かれたルールは通常不完全であり、悪意のある要求はルールをバイパスする可能性がある。 その結果、規則の欠陥を特定する要求が体系的に現れる。

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