核心概念
本文提出了一種基於異構圖自動編碼器的信用卡詐欺偵測模型,該模型利用圖神經網路和注意力機制來學習複雜的交易模式,並通過重建誤差來識別潛在的詐欺行為。
要約
書目資訊
Singh, M. T., Prasad, R. K., Michael, G. R., Kaphungkui, N. K., & Singh, N. H. (2024). Heterogeneous Graph Auto-Encoder for Credit Card Fraud Detection. arXiv preprint arXiv:2410.08121v1.
研究目標
本研究旨在開發一種更有效的信用卡詐欺偵測方法,以解決傳統方法難以捕捉金融數據中複雜關係的問題。
方法
- 本研究提出了一種基於異構圖自動編碼器的詐欺偵測模型。
- 該模型使用圖神經網路(GNN)和注意力機制來學習異構圖中不同節點類型和邊緣類型之間的複雜關係。
- 模型使用變分自動編碼器(VAE)來學習節點嵌入的概率分佈,並使用深度神經網路重建原始節點嵌入。
- 通過比較重建後的節點嵌入和原始節點嵌入之間的差異,模型可以識別潛在的詐欺交易。
主要發現
- 與傳統機器學習方法和現有圖學習方法(如GraphSage和FI-GRL)相比,所提出的模型在AUC-PR和F1分數方面均表現出更好的性能。
- 該模型能夠有效地處理信用卡交易數據中的類別不平衡問題。
主要結論
- 異構圖自動編碼器為信用卡詐欺偵測提供了一種有效且有前景的方法。
- 注意力機制和變分自動編碼器的結合進一步提高了模型的性能。
意義
本研究為金融機構和其他組織提供了一種實用的解決方案,可以更準確地檢測和防止信用卡詐欺,從而最大程度地減少財務損失並提高安全性。
局限性和未來研究
- 該模型目前無法處理時間數據關係,這對於解決數據集的動態性質至關重要。
- 未來研究可以探索將時間信息整合到模型中,以進一步提高其準確性和適用性。
統計
訓練數據集包含 1,842,743 筆正常交易和 9,651 筆詐欺交易。
測試數據集包含 553,574 筆正常交易和 2,145 筆詐欺交易。
所提出的模型在測試數據集上達到了 0.89 的 AUC-PR 和 0.81 的 F1 分數。
相比之下,Graph Sage 的 AUC-PR 為 0.87,FI-GRL 的 AUC-PR 為 0.84。