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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
PDFa month ago
洗钱的形状：使用 Elliptic2 数据集上区块链的子图表示学习
通过使用可扩展的图神经网络，以子图级别编码关系信息，通过提供具有反洗钱犯罪活动相关子图的数据集，实现对加密货币中的洗钱行为进行形状学习和准确分类，为反洗钱和取证分析提供了潜在的新标准和直接实际价值。
PDF2 months ago
应用无监督学习技术对抗金融犯罪：聚类和降维在反洗钱中的应用
探索在反洗钱数据中降低维度并提升聚类结果准确性的最有效方法，结果显示 Kernel Principal Component Analysis (KPCA) 在大多数情况下结合聚类方法表现优于其他降维技术。
PDF5 months ago
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。
PDFa year ago
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。
PDFa year ago
LaundroGraph: 反洗钱自监督图表示学习
本文提出了一种名为 LaundroGraph 的新型自监督图表示学习方法，可将银行客户和金融交易编码为有意义的表示，并使用这些表示来为 AML 审查过程提供洞见，以识别给定客户的异常交易，从而提高了 AML 的检测效率。
PDF2 years ago
KDD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。
PDF5 years ago
NIPS基于选择标签的噪声准确、数据高效的固有风险评分学习
本文探讨了一种新的数据标记和数据收集模式，解决了评估高风险和低风险的两大难点。利用这种选择式的数据标记模式，以及最优实验设计方法构建了共 188 个样例和 24 个特征的模型。结果表明，在测试集上取得了 89% 的准确率和 93% 的 RO
PDF6 years ago