MonLAD：交易流中的洗钱代理账户检测
社会与信息网络
2022-01-26 v1
摘要
给定银行中账户间资金交易的流数据，我们如何实时准确地检测洗钱代理账户及可疑行为？洗钱代理试图通过分散的多笔小额交易隐藏非法所得资金来源，并借助智能策略规避检测。因此，以无监督方式准确捕捉此类欺诈者颇具挑战。现有方法未考虑那些代理账户的特征，且不适用于流数据场景。为此，我们提出 MonLAD 与 MonLAD-W，通过跟踪交易流中代理账户的残差及其他特征来检测洗钱代理账户；我们设计 AnoScore 算法，基于统计偏差的稳健度量发现异常。实验结果表明，MonLAD 在真实数据上优于当前最优（state-of-the-art）基线方法，并发现了多种洗钱可疑行为模式。此外，若干检测出的可疑账户已在真实洗钱场景中被人工核实为代理账户。
引用
@article{arxiv.2201.10051,
title = {MonLAD: Money Laundering Agents Detection in Transaction Streams},
author = {Xiaobing Sun and Wenjie Feng and Shenghua Liu and Yuyang Xie and Siddharth Bhatia and Bryan Hooi and Wenhan Wang and Xueqi Cheng},
journal= {arXiv preprint arXiv:2201.10051},
year = {2022}
}