CubeFlow：基于耦合张量的洗钱检测
计算机与社会
2021-03-24 v1
摘要
洗钱(ML)是通过非法活动实现的隐藏资金来源的行为，且总是涉及频繁且链式交易的快速过程。我们如何在大尺度带属性交易数据(即张量)中检测 ML 和欺诈活动？大多数现有方法检测图或张量中的稠密块，未考虑资金经常通过中间账户转移的事实。本文提出的 CubeFlow 是一种可扩展的、基于流的方法，通过将交易建模为两个耦合张量并应用能够准确揭示转移链的新型多属性度量，从大量交易中识别欺诈。大量实验表明，CubeFlow 在合成和真实数据的 ML 行为检测中均优于最先进的基线。
引用
@article{arxiv.2103.12411,
title = {CubeFlow: Money Laundering Detection with Coupled Tensors},
author = {Xiaobing Sun and Jiabao Zhang and Qiming Zhao and Shenghua Liu and Jinglei Chen and Ruoyu Zhuang and Huawei Shen and Xueqi Cheng},
journal= {arXiv preprint arXiv:2103.12411},
year = {2021}
}