Feb, 2024
图特征预处理器：从事务图中实时提取基于子图的特征
Graph Feature Preprocessor: Real-time Extraction of Subgraph-based Features from Transaction Graphs
Jovan Blanuša, Maximo Cravero Baraja, Andreea Anghel, Luc von Niederhäusern, Erik Altman...
TL;DR我们介绍了一种名为 “Graph Feature Preprocessor” 的软件库，用于实时检测金融交易图中的典型洗钱和欺诈模式。该库利用多核并行性，在内存中维护动态图，并高效地挖掘传入交易流中的子图模式，从而能够以流式方式操作。我们通过使用高度不平衡的合成反洗钱（AML）和现实生活中的以太坊钓鱼数据集对我们的库进行评估。结合我们的 Graph Feature Preprocessor 和基于梯度提升的机器学习模型，我们的解决方案能够以比标准图神经网络更高的少数类 F1 分数检测到这些非法交易。此外，我们的解决方案在多核 CPU 上的端到端吞吐量优于在强大的 V100 GPU 上执行的图神经网络基准。总体而言，我们的解决方案的高准确性、高吞吐量和低延迟展示了我们的库在实际应用中的实际价值。