Nov, 2022

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

PDF
TL;DR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
financial fraud detectiongraph neural networksuser behaviorssocial connectivitybehavior information aggregation network
发现论文，激发创造
  • 一种半监督图注意力网络用于金融欺诈检测

    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。

    Feb, 2020

  • 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

  • 基于 BS-GAT 行为相似性的图注意力网络用于网络入侵检测

    本研究提出了一种基于行为相似性图神经网络（BS-GAT）的算法，利用图注意力网络将边行为关系权重结合到图中，提高了网络入侵检测的性能。实验结果表明，该方法比现有解决方案更有效且具有优越性能。

    Apr, 2023

  • 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

  • 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

  • 使用图神经网络检测上下文网络异常

    利用图神经网络（GNN）检测网络流量异常

    Dec, 2023

  • 用于用户身份关联的图神经网络

    本文提出了一种基于图神经网络的新型用户身份链接框架，称为 (m)，该框架通过学习社交图中用户的局部和全局特征来预测用户身份链接，并在实际数据集上进行了广泛实验来证明其有效性。

    Mar, 2019

  • 基于异构图神经网络的以太坊欺诈检测

    该研究比较了不同类型图神经网络模型在以太坊交易网络数据和钓鱼标签数据上的性能表现，结果表明异构模型的表现优于同构模型，尤其是 RGCN 模型在整体指标上表现最好。

    Mar, 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

  • 带有邻居交互的双线性图神经网络

    本文提出了 Bilinear Graph Neural Network (BGNN) 作为一种新的图卷积运算符，它增加了邻居节点表示的成对交互，从而在半监督节点分类任务中提高了 GNN 的表示能力。实验结果表明，BGNN 模型的性能优于现有的 GNN 模型。

    Feb, 2020