論文の概要: Reinforcement-Guided Hyper-Heuristic Hyperparameter Optimization for Fair and Explainable Spiking Neural Network-Based Financial Fraud Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.16915v1
• Date: Sat, 23 Aug 2025 06:24:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-26 18:43:45.24899
• Title: Reinforcement-Guided Hyper-Heuristic Hyperparameter Optimization for Fair and Explainable Spiking Neural Network-Based Financial Fraud Detection
• Title（参考訳）: 公平かつ説明可能なスパイクニューラルネットワークに基づく財務き裂検出のための強化誘導ハイパーヒューリスティックハイパーパラメータ最適化
• Authors: Sadman Mohammad Nasif, Md Abrar Jahin, M. F. Mridha,
• Abstract要約: 本稿では,スパイキングネットワークと人口符号化CSNPCを統合し,スパイキングシステムのための強化誘導ハイパーヒューリスティックモデルを提案する。 我々のモデルは、厳格な$5%の偽陽性率(FPR)で90.8%のリコールを達成し、最先端のスパイクモデルと非スパイキングモデルを上回っている。 これらの結果は,集団符号化されたSNNと強化誘導型ハイパーヒューリスティックを組み合わせて,公正かつ透明で高性能な不正検出を行う可能性を示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.2730969268472861
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The growing adoption of home banking systems has heightened the risk of cyberfraud, necessitating fraud detection mechanisms that are not only accurate but also fair and explainable. While AI models have shown promise in this domain, they face key limitations, including computational inefficiency, the interpretability challenges of spiking neural networks (SNNs), and the complexity and convergence instability of hyper-heuristic reinforcement learning (RL)-based hyperparameter optimization. To address these issues, we propose a novel framework that integrates a Cortical Spiking Network with Population Coding (CSNPC) and a Reinforcement-Guided Hyper-Heuristic Optimizer for Spiking Systems (RHOSS). The CSNPC, a biologically inspired SNN, employs population coding for robust classification, while RHOSS uses Q-learning to dynamically select low-level heuristics for hyperparameter optimization under fairness and recall constraints. Embedded within the Modular Supervisory Framework for Spiking Network Training and Interpretation (MoSSTI), the system incorporates explainable AI (XAI) techniques, specifically, saliency-based attribution and spike activity profiling, to increase transparency. Evaluated on the Bank Account Fraud (BAF) dataset suite, our model achieves a $90.8\%$ recall at a strict $5\%$ false positive rate (FPR), outperforming state-of-the-art spiking and non-spiking models while maintaining over $98\%$ predictive equality across key demographic attributes. The explainability module further confirms that saliency attributions align with spiking dynamics, validating interpretability. These results demonstrate the potential of combining population-coded SNNs with reinforcement-guided hyper-heuristics for fair, transparent, and high-performance fraud detection in real-world financial applications.
• Abstract（参考訳）: ホームバンキングシステムの普及により、サイバー詐欺のリスクが増大し、不正検出のメカニズムは正確であるだけでなく、公平で説明可能なものになっている。 この領域でAIモデルは将来性を示しているが、計算の非効率性、スパイキングニューラルネットワーク(SNN)の解釈可能性の問題、超ヒューリスティック強化学習(RL)ベースのハイパーパラメータ最適化の複雑さと収束不安定性など、重要な制限に直面している。 これらの問題に対処するため,我々はCSNPCとReinforcement-Guided Hyper-Heuristic Optimizer for Spiking Systems (RHOSS)を統合した新しいフレームワークを提案する。 CSNPCは、生物学的にインスパイアされたSNNであり、人口符号化を堅牢な分類に用い、RHOSSはQ-learningを使用して、公平さとリコール制約の下で、ハイパーパラメータ最適化のための低レベルヒューリスティックを動的に選択する。 Modular Supervisory Framework for Spiking Network Training and Interpretation (MoSSTI)に組み込まれているこのシステムは、説明可能なAI(XAI)技術、具体的には、唾液ベースの属性とスパイクアクティビティプロファイリングを組み込んで透明性を高めている。 Bank Account Fraud(BAF)データセットスイートに基づいて評価され、当社のモデルは、厳格な5\%$偽陽性率(FPR)で90.8\%$リコールを達成し、最先端のスパイクモデルと非スパイキングモデルを上回っ、主要な人口統計属性間で980\%$予測平等を維持しています。 説明可能性モジュールはさらに、サリエンシ属性がスパイクダイナミクスと一致し、解釈可能性を検証することを確認している。 これらの結果は、実世界の金融アプリケーションにおいて、人口コード付きSNNと強化誘導型ハイパーヒューリスティックを組み合わせて公正で透明で高性能な不正検出を行う可能性を示している。

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