[論文レビュー] Utilizing GANs for Fraud Detection: Model Training with Synthetic Transaction Data

Mengran Zhu, Yulu Gong+3 more|arXiv (Cornell University)|Feb 15, 2024

Imbalanced Data Classification Techniques被引用数 14

ひとこと要約

この論文は詐欺検知におけるGANの利用を調査し、従来手法と比較するとともに、対立的検証グラフとGANベースの偽検証システムを提案し、合成データを用いて取引のセキュリティを強化する。

ABSTRACT

Anomaly detection is a critical challenge across various research domains, aiming to identify instances that deviate from normal data distributions. This paper explores the application of Generative Adversarial Networks (GANs) in fraud detection, comparing their advantages with traditional methods. GANs, a type of Artificial Neural Network (ANN), have shown promise in modeling complex data distributions, making them effective tools for anomaly detection. The paper systematically describes the principles of GANs and their derivative models, emphasizing their application in fraud detection across different datasets. And by building a collection of adversarial verification graphs, we will effectively prevent fraud caused by bots or automated systems and ensure that the users in the transaction are real. The objective of the experiment is to design and implement a fake face verification code and fraud detection system based on Generative Adversarial network (GANs) algorithm to enhance the security of the transaction process.The study demonstrates the potential of GANs in enhancing transaction security through deep learning techniques.

研究の動機と目的

• 異常検知および詐欺検知のための Generative Adversarial Networks (GANs) の利用を動機づける。
• GANベースの手法を従来の詐欺検知手法と比較する。
• GANベースの原理・派生モデルと、それらがさまざまなデータセットにおける詐欺検知へ適用可能性を説明する。
• ボットを抑止し実在ユーザーの取引を検証するための敵対的検証グラフを提案する。
• 取引のセキュリティを強化するためのGAN駆動の偽顔検証コードと詐欺検知システムの概略を示す。

提案手法

• 詐欺検知に関連するGANの原理と派生モデルを説明する。
• 詐欺関連データセット上でGANを従来の異常検知手法と系統的に比較する。
• ボットや自動システムからの詐欺を防ぐための敵対的検証グラフを構築する。
• 取引のセキュリティを向上させるための偽顔検証モジュールとGANベースの詐欺検知システムを設計する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 GANは複雑なデータ分布をいかにモデル化して従来手法と比較して効果的な詐欺検知を実現できるか？
• RQ2 詐欺検知のためのGAN由来の手法と派生モデルの利点と限界はデータセットを横断してどうか？
• RQ3 敵対的検証グラフはユーザー検証の信頼性を改善し、ボット主導の詐欺を減少させることができるか？
• RQ4 GANベースの偽顔検証と詐欺検知システムは取引セキュリティを高めることができるか？

主な発見

• GANは詐欺文脈における異常検知のための複雑なデータ分布のモデル化に潜在的な利点を提供する。
• 本論文は複数データセットを横断してGANと従来の詐欺検知手法を比較することを強調している。
• 敵対的検証グラフはボットや自動化されたシステムからの詐欺を防ぐ仕組みとして提案されている。
• GANベースの偽顔検証コードと詐欺検知システムは取引セキュリティを高めるよう設計されている。