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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
亿级交易中无拓扑关联的时间性洗钱流的检测
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
PDF9 months ago
深度学习神经网络相关的医疗索赔服务
医疗保险索赔存在与患者、医生、诊断中心和保险提供商相关的有组织犯罪，形成一种必须不断监测的连锁反应。通过对回归模型的相关性研究，使用卷积神经网络架构来检测欺诈性索赔，并帮助检测不同提供商提出的索赔中的洗钱行为。使用有监督和无监督分类器来检测
PDFa year ago
GAN 之父：控制生成恶意活动以提高防御系统
使用机器学习、生成对抗网络等方法，我们提出了一种无需标签数据生成恶意活动样本的方法来提高非法活动检测的准确率和防御系统的鲁棒性，将其应用于反洗钱和推荐系统两个现实场景，并通过训练新的防御系统来捕获合成攻击。
PDFa year ago
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。
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
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。
PDF6 years ago