HoloScope：拓扑与尖峰感知的欺诈检测
社会与信息网络
2017-05-26 v2
摘要
随着在线欺诈者投入更多资源，包括购买大量虚假用户账户和专用IP，欺诈攻击变得不那么明显，其检测也日益具有挑战性。现有的方法（如平均度最大化）存在包含比必要更多节点的偏差，导致准确率降低并增加人工验证的需求。因此，我们提出了HoloScope，它利用图拓扑和时间尖峰的信息来更准确地检测欺诈用户群组。在图拓扑方面，我们引入了“对比可疑度”，一种动态加权方法，使我们能够更准确地检测欺诈块，特别是低密度块。在时间尖峰方面，HoloScope考虑了欺诈者攻击模式的突然爆发和下降。此外，我们提供了理论界限，说明这如何增加欺诈者进行对抗攻击所需的时间成本。另外，从评分角度，HoloScope结合了评分偏差以更准确地捕获欺诈者。此外，HoloScope具有简洁的框架和次二次时间复杂度，使算法可重现且可扩展。大量实验表明，与最先进的欺诈检测方法相比，HoloScope在合成数据和真实数据上均实现了显著的准确率提升。
引用
@article{arxiv.1705.02505,
title = {HoloScope: Topology-and-Spike Aware Fraud Detection},
author = {Shenghua Liu and Bryan Hooi and Christos Faloutsos},
journal= {arXiv preprint arXiv:1705.02505},
year = {2017}
}
备注
9 pages, under review by conference