Feb, 2020

一种半监督图注意力网络用于金融欺诈检测

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TL;DR本文介绍了一种利用多视图网络结构、半监督学习和分层注意力机制的图神经网络，用于在支付宝用户中进行欺诈检测，并实现比现有方法更为准确的预测，并且提供了可解释的结果。
fraud detectionmultiview networksemi-supervised learninggraph neural networkhierarchical attention mechanism
发现论文，激发创造
  • 动态关系注意力图神经网络用于欺诈检测

    欺诈检测在发现欺诈者通过欺骗其他用户，例如发布虚假评论或进行异常交易的行为上有着重要作用。我们采用图神经网络和动态关系注意力聚合机制来解决这个问题，并在真实基准数据集上展示了我们的方法 DRAG 优于其他最先进的欺诈检测方法。

    Oct, 2023

  • 利用自适应图神经网络进行交易欺诈检测

    本文提出了一种基于自适应采样和聚合的图神经网络 (ASA-GNN)，通过邻居采样策略和邻居多样性度量，在交易数据中学习判别表示以提高欺诈检测的性能，实验结果表明该方法优于现有的其他方法。

    Jul, 2023

  • 在超级应用环境下进行欺诈检测的关系图神经网络

    该论文提出了一种关系图卷积网络方法的框架，用于在超级应用的金融服务中预防欺诈行为；结果表明，当考虑超级应用的替代数据和高连通性中发现的交互时，采用利用这些交互的模型能够将增加价值转化为更好的决策和欺诈检测策略。

    Jul, 2021

  • 基于行为信息聚合网络 (BIAN) 的大规模金融社交网络欺诈用户检测

    本文提出了一种新的行为信息聚合网络（BIAN），它结合了用户的行为和其他用户特征，通过相邻边缘属性分布，即金融社交网络的用户行为，来聚合邻居，从而改善了现有图神经网络在金融欺诈检测方面的不足，实验结果表明，与现有的最先进模型相比，BIAN 在真实的大规模金融社交网络数据集 DGraph 上获得了 10.2% 的 AUROC 增益

    Nov, 2022

  • 再审视基于图的欺诈检测：异质性和频谱视角

    本研究提出了一种半监督的基于图神经网络的欺诈检测器 SEC-GFD，通过混合过滤模块和局部环境约束模块解决了异态性和标签利用问题，实验证明 SEC-GFD 在四个真实世界的欺诈检测数据集上优于其他竞争对手的基于图的欺诈检测器。

    Dec, 2023

  • 冲突和魔鬼：解开信息图神经网络在欺诈检测中的应用

    本文提出了一个基于 Graph Neural Networks 的欺诈检测方法，通过解耦拓扑和属性视图，并采用注意力机制自适应融合两个视图的方法，以解决现实场景中欺诈者采用伪装行为的问题，并在真实世界欺诈检测数据集上实现了显著的结果优于现有基线。

    Oct, 2022

  • CaT-GNN: 通过因果时序图神经网络提升信用卡欺诈检测

    本文介绍了一种名为 CaT-GNN 的新型信用卡欺诈检测方法，该方法利用因果不变性学习揭示了交易数据中的内在相关性，并通过发现和干预阶段将问题分解，通过识别事务图中的因果节点并应用因果混合策略来提高模型的鲁棒性和可解释性。实验结果表明，CaT-GNN 在多个数据集上表现出超过现有最先进方法的优越性能，突显了将因果推理与图神经网络相结合以提高金融交易中的欺诈检测能力的潜力。

    Feb, 2024

  • 使用异构图神经网络寻找洗钱者

    本研究首次应用图神经网络（GNN）在一个大规模真实异构网络上，通过结合机器学习技术，提高银行电子监控系统检测洗钱行为的质量。

    Jul, 2023

  • 抓住我吧：半监督图学习以揭露洗钱活动

    本文提出一种半监督图学习方法，用于识别潜在的洗钱节点，实验结果表明该方法可以从真实和合成交易图中检测出洗钱活动。

    Feb, 2023

  • 基于注意力机制的图神经网络半监督学习

    本文提出一种使用注意力机制的图神经网络，通过去除中间的全连接层，并结合图结构实现对邻域的动态自适应的总结，从而达到降低参数数量，提高半监督学习效果的目的。

    Mar, 2018