Sep, 2023

亿级交易中无拓扑关联的时间性洗钱流的检测

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TL;DR该研究提出了一个适用于领域特定约束条件的框架（称为 FaSTMAN），以有效地构建顺序交易的时间图。该框架使用二阶图表示的加权方法来量化边的重要性，使我们能够在更小而密集的网络流中分配复杂查询。最后，基于这些查询，我们可以有效地识别可疑流动的网络。在对来自多个大型欧洲银行的超过 10 亿个交易数据集进行了广泛评估后，结果表明我们的框架在效率和实用性上具有明显的优势。
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发现论文，激发创造
  • 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

  • 可扩展的反洗钱图学习：首次研究

    该研究论文探讨了有组织犯罪对人类社会带来的巨大伤害，特别是针对金融领域的洗钱活动。研究者提出了一种新方法，使用大规模图形深度学习对涉嫌犯罪的金融数据进行犯罪活动监测，实验结果表明该方法具有很大的应用前景。

    Nov, 2018

  • 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

  • 比特币反洗钱：基于图卷积网络的金融取证实验

    本文介绍了反洗钱规定在维护金融系统安全方面扮演的关键角色，以及加密货币所引入的假名化和开放数据等新问题，同时提出使用分类算法和图方法来预测和控制非法交易，并分享了一个被标记的比特币交易数据集以供进一步研究。

    Jul, 2019

  • 基于时空感知图变换器的交易欺诈检测

    本文提出了一种名为 STA-GT 的异构图神经网络，通过引入一种时间编码和转换器模块，来捕获时间依赖性、识别欺诈性交易和促进时空信息建模，具有改进的表现能力。在两个金融数据集上进行的实验证明了该方法在交易欺诈检测任务上的有效性。

    Jul, 2023

  • 反洗钱模型的逼真合成金融交易

    这篇论文介绍了一个合成财务交易数据集生成器和一组合成的反洗钱数据集，该生成器已被校准以尽可能接近真实交易，并公开了数据集，可以用于比较不同的图神经网络在 AML 方面的能力。

    Jun, 2023

  • 反洗钱的网络分析 —— 系统文献综述与实证评估

    洗钱是一个普遍存在的挑战，通过为非法活动提供资金而对社会构成负担。为了更有效地打击和检测洗钱行为，人们越来越多地利用网络信息进行研究，因为洗钱必然涉及到相互连接的各方。本文对现有文献进行了全面系统的审查，通过对 Web of Science 和 Scopus 数据库中的 97 篇论文进行鉴别和分析，建立了一个遵循 Bockel-Rickermann 等人的欺诈分析框架的方法分类体系。此外，本文还提出了一个综合性实验框架，在统一的环境中评估和比较了著名的网络分析方法的性能。该框架应用于公开可用的 Elliptic 数据集，实现了手动特征工程、基于随机游走的方法和深度学习 GNN 模型。从结果中我们得出结论，网络分析提高了反洗钱模型的预测能力，其中以图神经网络取得了最佳结果。我们提供了实验框架的开源实现，以便研究人员和从业人员可以在此基础上进行扩展和实验，并通过这些结果推动在反洗钱的网络分析中采用标准化的方法和评估体系。

    May, 2024

  • 基于时间和交易数量的多图快照技术，用于以太坊交易追踪

    使用以太坊交易数据作为研究对象，通过构建一个基于复杂网络的预测框架来跟踪交易记录，提高监管效率并保障区块链的安全性。

    Feb, 2021

  • 金融网络中的图异常检测的时态图网络

    本文探讨了利用时间图网络（TGN）进行金融异常检测的技术，通过实验证明 TGN 在捕捉金融网络中边的动态变化方面具有显著优势，表明 TGN 在适应现代金融系统动态复杂性方面具有潜力，从而成为检测金融欺诈的有效工具。

    Mar, 2024

  • 加密货币交易网络中用于非法账号检测的高效多图神经网络

    我们研究了在线金融市场中越来越重要的加密货币交易网络上的非法账户检测。我们提出了 DIAM，这是一个新颖的多图神经网络模型，旨在有效地检测大型交易网络上的非法账户。通过将边属性和有向边序列依赖考虑在内，DIAM 自动学习了有效的节点表示，并利用多图拓扑结构采用了新的多图差异（MGD）模块，通过设计良好的消息传递机制捕捉正常和非法节点之间的差异特征，从而在大量实验证明 DIAM 在准确检测非法账户方面始终表现最佳，同时具有高效性。

    Sep, 2023