DyHDGE: Динамическое встраивание неоднородного графа транзакций для обеспечения безопасности при обнаружении мошенничества в финансовых сценариях

Обнаружение мошенничества в динамических графах направлено на выявление мошеннических объектов, которые значительно отличаются от большинства добросовестных объектов в постоянно изменяющейся графовой сети. Однако при работе с различными сценариями финансового мошенничества существующие методы сталкиваются с трудностями, что затрудняет эффективное обеспечение финансовой безопасности. В сценариях мошенничества данные о транзакциях генерируются в реальном времени, при этом между несколькими мошенническими транзакциями наблюдаются выраженные временные взаимосвязи. Традиционные модели динамических графов с трудом обеспечивают эффективный баланс между временными характеристиками узлов и пространственными структурными характеристиками, а также не способны обрабатывать узлы различных типов в графовой сети. В данном исследовании предложена сеть динамического встраивания неоднородного графа транзакций (DyHDGE), основанная на динамическом неоднородном графе транзакций, которая учитывает как временную, так и структурную информацию и включает неоднородные данные. Для раздельного извлечения временных взаимосвязей между транзакциями и пространственных структурных взаимосвязей между узлами использовались модуль обучения представления неоднородного временного графа и модуль извлечения структурной информации временного графа. Кроме того, были разработаны две функции потерь для оптимизации представлений признаков узлов. Обширные эксперименты показали, что предложенная модель DyHDGE значительно превосходит предыдущие передовые методы на двух смоделированных наборах данных, соответствующих сценариям финансового мошенничества. Эта способность способствует повышению безопасности в сценариях финансового потребления.