基于概率图的银行电信诈骗检测方法

• 作者: 刘枭 王晓国
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: 欺诈检测 半监督学习 数据挖掘 电信诈骗 马尔可夫网络
• 年，卷（期）: 2018,（7）
• 所属期刊栏目: 信息安全
• 页码范围: 122-128,134
• 页数: 8页
• 分类号: TP391
• 字数: 10162字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11896/j.issn.1002-137X.2018.07.020

摘要

近几年,经由电信网络实施的诈骗频发,给银行用户带来了巨大的经济损失.现有的银行欺诈检测方法通常先提取账户交易的RFM(Recency,Frequency,Monetary Value)特征,然后采用有监督的方法训练分类器来识别诈骗交易.但是,这类方法没有考虑交易网络的结构特征.电信诈骗具有明显的集团特性,在交易网络中会呈现出特定的结构特征,使用交易网络的结构特征有助于识别电信诈骗.针对电信诈骗的集团特性,设计相应的马尔可夫网络用于识别电信诈骗中的欺诈账户.给出了该马尔可夫网络的线性迭代优化式,并证明了其理论收敛条件.最后在模拟数据和真实数据上测试了所提方法的性能,并将其与CIA和SybilRank进行比较.实验结果表明,所提方法具有更低的假阳性和更好的抗噪性.在真实数据上,将基于账户交易特征的方法与所提方法结合,可以取得比单独使用两种方法更好的识别性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王晓国	同济大学电子与信息工程学院计算机科学与技术系	20	239	8.0	15.0
2	刘枭	同济大学电子与信息工程学院计算机科学与技术系	2	2	1.0	1.0