Нейросети учатся на опыте: Новый подход к выявлению финансовых махинаций

Автор: Денис Аветисян

Исследователи предлагают инновационную систему, вдохновленную работой гиппокампа, для более эффективного обнаружения мошеннических операций в онлайн-финансах.

🐢

Ищешь ракеты? Это не к нам. У нас тут скучный, медленный, но надёжный, как швейцарские часы, фундаментальный анализ.

Бесплатный Телеграм канал

В гиппокампе функционируют два механизма, обеспечивающих обработку информации и формирование воспоминаний, взаимодействуя для оптимизации когнитивных процессов.

Предложена архитектура HIMVH, использующая многовидовое гиперграфовое обучение для выявления сложных взаимосвязей и аномалий в финансовых данных.

Несмотря на широкое распространение онлайн-финансовых сервисов, их открытость делает их уязвимыми для мошеннических действий, подрывающих доверие к цифровым финансам. В данной работе, ‘Bridging Cognitive Neuroscience and Graph Intelligence: Hippocampus-Inspired Multi-View Hypergraph Learning for Web Finance Fraud’, предложена новая модель HIMVH, вдохновленная принципами работы гиппокампа, для выявления финансовых махинаций в сети. Использование многовидовых гиперграфов и механизмов, имитирующих процессы обнаружения конфликтов и новизны в мозге, позволяет эффективно распознавать замаскированные транзакции и редкие мошеннические схемы. Способна ли данная био-вдохновленная архитектура существенно улучшить качество обнаружения мошенничества в условиях постоянно меняющихся онлайн-экосистем?

Эволюция Финансового Мошенничества: Преодолевая Маскировку

Традиционные методы выявления финансовых махинаций, основанные на анализе известных паттернов и правил, сталкиваются со значительными трудностями в условиях постоянно усложняющихся схем мошенничества. Особенно остро эта проблема проявляется в контексте атак, основанных на имитации, когда злоумышленники тщательно копируют легитимные транзакции и поведение пользователей, чтобы замаскировать свою деятельность. Вместо явных аномалий, мошеннические действия маскируются под обычные операции, что существенно снижает эффективность стандартных систем обнаружения, полагающихся на выявление отклонений от нормы. Данная тенденция требует разработки принципиально новых подходов, способных анализировать не только характеристики отдельных транзакций, но и сложные взаимосвязи между ними, а также учитывать контекст и поведение пользователей, чтобы эффективно различать подлинные операции от тщательно замаскированных махинаций.

Современные финансовые транзакции становятся все более сложными и многогранными, что значительно усложняет выявление мошеннических действий. Наблюдается тенденция к увеличению доли редких, но потенциально крупных афер, формирующих так называемые “длинные хвосты” в распределении мошеннической активности. Это означает, что традиционные методы обнаружения, ориентированные на выявление часто встречающихся схем, оказываются неэффективными против уникальных и замаскированных операций. В результате, системы защиты испытывают трудности с обнаружением редких, но масштабных мошеннических действий, что требует разработки новых подходов, способных анализировать сложные транзакционные цепочки и выявлять аномалии даже в условиях неполной или зашумленной информации.

Существующие подходы на основе графовых нейронных сетей (GNN) предоставляют важную структурную основу для выявления финансовых махинаций, однако их возможности по распознаванию тонких, замаскированных паттернов остаются ограниченными. Несмотря на способность GNN анализировать взаимосвязи между транзакциями и участниками, современные модели часто не способны уловить незначительные отклонения от нормы или новые, изощренные схемы мошенничества. Исследователи отмечают необходимость разработки более продвинутых архитектур GNN, способных учитывать контекстную информацию, динамические изменения в графе и нелинейные зависимости между узлами, чтобы эффективно противостоять постоянно эволюционирующим методам финансового обмана. Это включает в себя совершенствование механизмов агрегации информации, использование более сложных функций активации и разработку методов обучения, позволяющих моделям адаптироваться к новым видам атак.

Атаки на распределение данных в наборе S-FFSD могут быть направлены как на его головную, так и на хвостовую части, что демонстрирует различные стратегии воздействия на данные.

HIMVH: Архитектура, Вдохновленная Гиппокампом

Представляем HIMVH — новую структуру, использующую принципы работы гиппокампа для обнаружения замаскированных мошеннических операций в сфере веб-финансов. HIMVH разработан для выявления сложных схем мошенничества, которые традиционные системы могут пропустить, путем имитации процессов кодирования и извлечения информации, характерных для гиппокампа. В основе архитектуры лежит идея о представлении финансовых транзакций как набора взаимосвязанных элементов, что позволяет выявлять аномалии и несоответствия, указывающие на потенциальную мошенническую активность. В отличие от существующих систем, HIMVH акцентируется на контекстуальном анализе и выявлении скрытых связей между транзакциями, что повышает точность обнаружения и снижает количество ложных срабатываний.

Архитектура HIMVH использует построение мульти-представленческого гиперграфа для моделирования финансовых транзакций. Вместо представления каждой транзакции как изолированного узла, система создает гиперграф, в котором одна транзакция может быть связана с несколькими другими через гиперребра. Эти гиперребра отражают различные перспективы, такие как данные об отправителе, получателе, сумме, времени и географическом местоположении. Каждая перспектива рассматривается как отдельный «вид» транзакции, и гиперграф объединяет эти виды, позволяя улавливать более сложные взаимосвязи и контекстную информацию, которые могут быть упущены при анализе отдельных атрибутов. Такой подход позволяет более полно отразить характеристики транзакции и повысить точность обнаружения мошеннических операций.

Ключевым элементом архитектуры HIMVH является модуль распознавания расхождений между различными представлениями транзакций — Hippocampal Cross-View Discrepancy Perception. Данный модуль анализирует данные, представленные в виде гиперграфа, и выявляет несоответствия между атрибутами одной и той же транзакции, наблюдаемыми с разных точек зрения. Обнаружение этих расхождений основано на анализе взаимосвязей между узлами и ребрами гиперграфа, что позволяет идентифицировать аномалии, указывающие на потенциальное мошенничество. Эффективность модуля обеспечивается алгоритмами сопоставления и оценки степени расхождений, позволяющими отфильтровать незначительные вариации и выделить критические несоответствия, характерные для замаскированных мошеннических операций.

Предложенная модель HIMVH объединяет иерархическое представление, механизм внимания, многослойные свертки и скрытые марковские модели для повышения эффективности обработки видео.

Выявление Новизны и Обучение на Гиперграфах

Модуль обучения на гиперграфах, вдохновленный принципами работы области CA1 гиппокампа, демонстрирует высокую эффективность в выявлении редких случаев мошенничества, даже в условиях распределений с длинным хвостом. Это достигается за счет способности модуля эффективно моделировать сложные взаимосвязи между транзакциями и узлами, что позволяет обнаруживать аномалии, которые остаются незамеченными традиционными методами, особенно в случаях, когда мошеннические операции встречаются нечасто и представлены незначительной долей от общего объема транзакций. Модель эффективно обрабатывает данные, в которых преобладают обычные транзакции, и способна выделить редкие, но значимые, мошеннические действия, что критически важно для систем обнаружения мошенничества.

Модуль, основанный на анализе гиперграфов, эффективно решает проблему гетерофилии — тенденции к установлению связей между несхожими узлами. В контексте обнаружения мошеннических операций, это позволяет идентифицировать ранее неизвестные схемы, поскольку традиционные методы, предполагающие схожесть связанных сущностей, могут не учитывать связи между принципиально разными типами акторов или транзакций. Преодоление гетерофилии достигается за счет моделирования связей не как парных, а как гиперребер, объединяющих несколько узлов, что позволяет отразить более сложные взаимосвязи и выявить аномалии, которые не обнаруживаются при анализе только парных связей.

В процессе построения гиперграфов используется метод временных скользящих окон (Temporal Sliding Window), позволяющий учитывать динамические связи между транзакциями. Данный подход заключается в анализе транзакций, произошедших в пределах определенного временного интервала, и формировании гиперребер, объединяющих связанные транзакции. Размер окна определяет период времени, в течение которого учитываются связи, и может быть настроен для оптимизации обнаружения мошеннических операций. Использование скользящих окон позволяет системе адаптироваться к изменяющимся шаблонам поведения и выявлять новые, ранее неизвестные схемы мошенничества, основанные на последовательности транзакций во времени.

Модели графовых нейронных сетей, учитывающие гетерофилию, демонстрируют улучшенную производительность по сравнению со стандартными подходами.

Подтверждение Эффективности и Объяснимости HIMVH

В ходе всесторонней оценки, предложенная модель HIMVH продемонстрировала значительное превосходство над существующими графовыми нейронными сетями. Результаты экспериментов на шести наборах данных, связанных с финансовым мошенничеством в сети, показали среднее улучшение в 6.42% по метрике AUC, 9.74% по F1-score и впечатляющие 39.14% по AP, в сравнении с пятнадцатью передовыми моделями в данной области. Данные показатели подтверждают эффективность предложенного подхода в выявлении мошеннических операций и свидетельствуют о его потенциале для повышения безопасности онлайн-транзакций.

Анализ с использованием SHAP позволил выявить, что разработанная модель HIMVH эффективно использует расхождения между различными представлениями данных и механизм обнаружения аномалий для идентификации ключевых индикаторов мошеннических операций. В частности, модель демонстрирует способность выделять признаки, которые существенно различаются в различных «видах» информации о транзакции, а также выявлять необычные паттерны, отклоняющиеся от стандартного поведения. Это позволяет не только повысить точность обнаружения мошенничества, но и предоставить объяснения, почему конкретная транзакция была признана подозрительной, что важно для обеспечения прозрачности и доверия к системе.

Разработанная система обеспечивает надежное обнаружение мошеннических операций, значительно повышая безопасность и стабильность онлайн-финансовых транзакций. Благодаря способности выявлять даже замаскированные схемы обмана, она способствует снижению финансовых потерь как для пользователей, так и для финансовых учреждений. Механизмы, заложенные в основу системы, позволяют оперативно реагировать на возникающие угрозы, минимизируя риски и обеспечивая доверие к онлайн-платежам. Данный подход создает более безопасную и предсказуемую среду для осуществления финансовых операций в сети, способствуя развитию электронной коммерции и цифровых финансовых услуг.

Анализ SHAP для модели Private-4 показывает вклад различных признаков в её предсказания.

Исследование демонстрирует, что понимание сложных взаимосвязей в данных, подобно работе гиппокампа, позволяет выявлять аномалии, которые остаются незамеченными при использовании традиционных методов. Авторы предлагают модель HIMVH, которая, подобно мозгу, строит многогранное представление о данных, учитывая различные типы связей. Как отмечал Эдсгер Дейкстра: «Программирование — это не столько о ловкости рук, сколько об организации мыслей.» Эта фраза отражает суть подхода, представленного в статье: систематическое и структурированное понимание данных, а не просто их обработка, позволяет эффективно выявлять мошеннические схемы в веб-финансах. Особое внимание к гетерофилии, то есть способности модели работать с разнородными данными, подчеркивает важность адаптации к реальным условиям и непредсказуемости мошеннических действий.

Что дальше?

Представленная работа, безусловно, продвигает границу между нейронаукой и анализом графов. Однако, за успехом в обнаружении мошеннических схем на основе многовидовых гиперграфов скрывается вопрос: а что, если сама структура данных — ключ к пониманию не только аномалий, но и закономерностей, лежащих в основе человеческого принятия решений? HIMVH демонстрирует способность выявлять редкие паттерны, но не объясняет, почему эти паттерны возникают. Может быть, «ошибка» в данных — это не дефект, а сигнал о скрытой, более глубокой структуре, о которой мы пока не подозреваем?

Очевидным направлением для будущих исследований является расширение принципов, вдохновленных гиппокампом, для моделирования динамических графов. В реальном мире финансовые транзакции — это не статический снимок, а непрерывный поток событий. Способность к адаптации и обучению в реальном времени, подобно нейронным сетям мозга, может значительно повысить устойчивость системы к новым видам мошенничества. Но, что важнее, необходимо исследовать, как эти модели можно использовать для предсказания не только аномалий, но и нормального поведения, чтобы создать действительно интеллектуальную систему финансовой безопасности.

Наконец, стоит задуматься о возможности интеграции различных видов данных, выходящих за рамки финансовых транзакций. Социальные сети, геолокация, текстовый анализ — все это потенциальные источники информации, которые могут помочь в создании более полной картины поведения пользователей. Однако, важно помнить, что увеличение объема данных не всегда приводит к улучшению качества анализа. Необходимо разрабатывать методы, позволяющие эффективно фильтровать шум и выделять действительно полезные сигналы. Иначе, система может утонуть в море информации, не сумев отличить правду от лжи.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.11073.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2026-01-19 07:31