Выявление мошеннических схем в потоковых сетях: новый подход

от

Автор: Денис Аветисян

В статье представлен эффективный алгоритм для обнаружения подозрительной активности в транзакционных потоках, учитывающий временные зависимости и позволяющий быстро выявлять аномальные схемы.

🐢

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

Телеграм канал

Исследование посвящено разработке и анализу алгоритма Conan для поиска плотных потоков в динамических сетях транзакций.

Обнаружение мошеннических схем в транзакционных сетях представляет собой сложную задачу из-за постоянно меняющихся паттернов нечестной деятельности. В настоящей работе, ‘Efficient Densest Flow Queries in Transaction Flow Networks (Complete Version)’, предложен новый запрос — \mathcal{S}\text{-}\mathcal{T} densest flow, и эффективный алгоритм CONAN для его решения, позволяющий выявлять наиболее плотные потоки транзакций, что критически важно для обнаружения мошенничества. Разработанный подход, включающий алгоритм flow-peeling для оптимизации производительности, продемонстрировал значительное ускорение — до трех порядков — по сравнению с существующими методами. Можно ли адаптировать CONAN для анализа других типов сетей и выявления скрытых закономерностей в больших данных?

За гранью алгоритмов: вызовы современной сети

Современные финансовые сети характеризуются беспрецедентным масштабом и сложностью, что создает серьезные трудности для традиционных методов выявления мошеннических операций. Ранее эффективные алгоритмы, основанные на анализе отдельных транзакций или простых правил, оказываются неспособными справиться с огромным потоком данных и изощренными схемами злоумышленников. В результате, финансовые институты несут всё более значительные убытки, связанные с мошенничеством, а потребители сталкиваются с риском несанкционированных операций. Неспособность оперативно адаптироваться к меняющимся условиям и обрабатывать колоссальные объемы информации делает существующие системы уязвимыми и требует разработки принципиально новых подходов к обнаружению и предотвращению финансовых преступлений.

Анализ плотных потоков транзакций представляет собой значительную вычислительную задачу в современных сетях. Объем и скорость данных, генерируемых финансовыми операциями, постоянно растут, что делает традиционные методы обнаружения мошенничества неэффективными. Для выявления злонамеренной активности требуется обработка огромных массивов информации в режиме реального времени, что предъявляет высокие требования к вычислительным ресурсам и алгоритмической сложности. В связи с этим, активно разрабатываются инновационные подходы, включающие методы машинного обучения, графовые алгоритмы и распределенные вычисления, позволяющие эффективно обрабатывать и анализировать данные, выявляя скрытые закономерности и аномалии, указывающие на мошеннические действия.

Существующие методы обнаружения мошеннических операций зачастую не учитывают временную последовательность транзакций, что создает уязвимости для опытных злоумышленников. Традиционные системы, анализирующие данные как статичный набор, упускают из виду важные закономерности, проявляющиеся во времени. Например, мошенник может осуществлять небольшие транзакции для «прощупывания» системы, а затем, выявив слабые места, совершать крупномасштабные кражи. Игнорирование временного аспекта позволяет преступникам маскировать свои действия, создавая иллюзию нормальной активности. Современные сети требуют анализа транзакций не только по сумме и участникам, но и по моменту их совершения, что требует разработки новых алгоритмов, способных выявлять аномалии во временных рядах данных и предсказывать мошеннические схемы.

Conan: решение для анализа плотных потоков

Запрос STDF (Source-Target Dense Flow) предназначен для выявления потенциально мошеннических транзакций путем определения плотных потоков между наборами источников и получателей. Этот метод анализирует транзакционные данные для идентификации аномально высоких объемов переводов между определенными группами пользователей или счетов. Плотность потока определяется как количество транзакций, проходящих между источником и получателем, что позволяет выявить необычные или подозрительные закономерности, которые могут указывать на мошенническую деятельность. В рамках запроса STDF, источник и получатель могут представлять собой отдельные учетные записи, группы учетных записей или другие релевантные сущности в финансовой системе.

Система Conan предоставляет эффективное решение для STDF-запросов (Source-Target Dense Flow), позволяя проводить анализ больших объемов транзакционных данных в режиме реального времени. В ходе тестирования Conan продемонстрировал ускорение выполнения запросов до трех порядков величины по сравнению с базовыми алгоритмами, что делает возможным оперативное выявление потенциально мошеннических операций и повышение эффективности систем обнаружения fraud. Данное ускорение достигается за счет оптимизации процессов обработки данных и применения специализированных алгоритмов, обеспечивающих высокую производительность при работе с большими данными.

Система Conan достигает оптимальной производительности и точности при обработке запросов STDF (Source-Target Dense Flow) благодаря использованию двух ключевых методов. Первый — преобразование графа транзакций (Network Transformation), которое позволяет упростить структуру данных и снизить вычислительную сложность. Второй — алгоритм “разделения слоёв” (Peeling Algorithm), итеративно идентифицирующий и удаляющий узлы с наименьшей степенью влияния, что способствует быстрому определению плотных потоков и снижает общее время обработки запроса. Комбинация этих методов позволяет Conan эффективно анализировать большие объемы транзакционных данных и обеспечивать значительно более высокую скорость выполнения запросов по сравнению с базовыми алгоритмами.

Практическая валидация: Conan в действии

Способность Conan выявлять плотные потоки транзакций напрямую коррелирует с обнаружением различных видов мошеннической деятельности. Плотные потоки часто используются злоумышленниками для маскировки незаконных операций, таких как фиктивные сделки (wash trading), осуществляемые для искусственного завышения объемов торгов. Обнаружение аномально плотных потоков также позволяет выявлять транзакции, связанные с несанкционированным использованием кредитных карт и отмыванием денежных средств, поскольку эти действия часто характеризуются большим количеством взаимосвязанных транзакций в короткий период времени. Анализ этих потоков позволяет отслеживать движение средств и идентифицировать подозрительные схемы, что значительно повышает эффективность борьбы с финансовым мошенничеством.

Тестирование Conan на различных блокчейн-сетях, включая Ethereum, Bitcoin и сети NFT, подтверждает его надежность и адаптивность к различным архитектурам и типам транзакций. Проведенные оценки демонстрируют, что Conan способен эффективно функционировать в гетерогенных средах, анализируя потоки данных и выявляя аномалии вне зависимости от базовой блокчейн-платформы. Это подтверждается стабильными результатами обнаружения подозрительной активности и высокой точностью анализа на всех протестированных сетях, что свидетельствует о универсальности и масштабируемости решения.

Внедрение Conan в реальных условиях компанией Grab продемонстрировало его практическую ценность в борьбе с финансовыми преступлениями. В ходе эксплуатации была достигнута точность обнаружения мошеннических операций на уровне 95.8%. При этом, по сравнению с ранее используемыми методами, Conan показал до 8.41-кратного увеличения плотности потоков данных, что позволяет более эффективно выявлять сложные схемы мошенничества и отслеживать транзакции, связанные с преступной деятельностью.

Взгляд в будущее: к проактивной защите

Разработанная система Conan значительно повышает эффективность обнаружения мошеннических операций, что напрямую способствует снижению финансовых потерь и защите потребителей от злоумышленников. Благодаря усовершенствованным алгоритмам, Conan способен оперативно выявлять аномалии в финансовых транзакциях, минимизируя риски несанкционированных действий и обеспечивая безопасность денежных средств граждан. Это достигается за счет более быстрой обработки данных и повышенной точности выявления подозрительной активности, что позволяет своевременно блокировать мошеннические схемы и предотвращать нанесение ущерба.

Принципы, лежащие в основе системы Conan, обнаруживают потенциал для применения далеко за пределами обнаружения мошеннических операций. Способность Conan выявлять аномалии в сложных сетевых структурах делает её ценным инструментом и в сфере кибербезопасности, где необходимо оперативно обнаруживать и нейтрализовать угрозы, а также в управлении цепочками поставок, где отклонения от нормы могут указывать на сбои или недобросовестные действия. Данный подход позволяет не просто реагировать на уже возникшие проблемы, но и прогнозировать потенциальные риски, обеспечивая повышенную устойчивость и эффективность работы сложных систем. Адаптация алгоритмов Conan к различным сетевым моделям открывает новые возможности для превентивного анализа и защиты критически важных инфраструктур.

Предстоящие исследования направлены на интеграцию Conan с методами машинного обучения, что позволит перейти к проактивному выявлению мошеннических операций и адаптивным мерам безопасности. Такой подход позволит не просто реагировать на уже совершенные махинации, а предсказывать и предотвращать их. В ходе оптимизации алгоритма Conan удалось добиться снижения времени выполнения на 1.04% по сравнению с базовым алгоритмом Spade, что открывает возможности для его применения в системах, требующих обработки больших объемов данных в режиме реального времени. Улучшение производительности в сочетании с возможностями машинного обучения позволит значительно повысить эффективность борьбы с мошенничеством и обеспечить более надежную защиту финансовых систем.

Исследование показывает, что даже самые элегантные алгоритмы, такие как предложенный Conan для анализа транзакционных потоков, в конечном итоге сталкиваются с суровой реальностью практического применения. Поиск «плотных» потоков, критически важных для выявления мошеннических действий, неизбежно требует компромиссов между скоростью и точностью. В этом нет ничего удивительного. Как говорил Блез Паскаль: «Все великие вещи требуют времени». Это особенно верно для систем, оперирующих с временными графами и требующих анализа динамических потоков данных. Теория, какой бы изящной она ни была, должна выдержать проверку деплоя, а значит, адаптироваться к ограничениям реального мира и несовершенству данных. В противном случае, даже самые передовые методы, рано или поздно, оптимизируют обратно.

Что дальше?

Представленный подход к поиску плотных потоков в динамических сетях, безусловно, продвигает область обнаружения мошеннических действий. Однако, как показывает практика, каждая оптимизация — это лишь отсрочка неизбежного. Продакшен рано или поздно найдёт способ загнать даже самый элегантный алгоритм в состояние бесконечного цикла. Вполне вероятно, что реальные сети транзакций окажутся сложнее смоделированных, и «плотность» станет ещё более размытым понятием, требующим адаптации метрик и, возможно, полного пересмотра подхода.

Очевидным направлением является исследование компромисса между точностью и скоростью. Приближённые алгоритмы, безусловно, полезны, но вопрос в том, насколько допустима погрешность в контексте финансовых транзакций. Более того, необходимо учитывать, что «временные» графы — это всегда упрощение. Реальные транзакции не всегда строго упорядочены по времени, и алгоритмы должны быть устойчивы к шуму и неполноте данных. Иначе говоря, всё новое — это старое, только с другим именем и теми же багами.

В конечном счёте, задача обнаружения мошенничества — это вечная гонка вооружений. Чем изощреннее становятся алгоритмы, тем изобретательнее становятся мошенники. Поэтому, вместо того чтобы стремиться к созданию «идеального» алгоритма, возможно, стоит сосредоточиться на создании адаптивных систем, способных быстро реагировать на меняющиеся паттерны мошенничества. Но, конечно, это лишь очередная иллюзия контроля.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2602.15773.pdf

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

Смотрите также:

2026-02-18 09:39