[논문 리뷰] Utilizing GANs for Fraud Detection: Model Training with Synthetic Transaction Data

Mengran Zhu, Yulu Gong외 3명|arXiv (Cornell University)|2024. 02. 15.

Imbalanced Data Classification Techniques인용 수 14

한 줄 요약

본 논문은 GAN을 이용한 사기 탐지 연구를 전개하고 이를 전통적 방법과 비교하며 적대적 검증 그래프(adversarial verification graphs) 및 합성 데이터로 거래 보안을 강화하는 GAN 기반 가짜 검증 시스템을 제안한다.

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.

연구 동기 및 목표

• 이상 탐지 및 사기 탐지를 위해 Generative Adversarial Networks (GANs)의 활용을 촉진한다.
• GAN 기반 접근법을 전통적 사기 탐지 방법과 비교한다.
• GAN 기반 원리, 변형 및 데이터 세트 전반에 걸친 사기 탐지 적용 가능성을 설명한다.
• 봇을 억제하고 실제 사용자 거래를 검증하기 위해 적대적 검증 그래프를 제안한다.
• 거래 보안을 강화하기 위한 GAN 기반 가짜 얼굴 검증 코드 및 사기 탐지 시스템의 개요를 제시한다.

제안 방법

• 사기 탐지와 관련된 GAN 원리 및 파생 모델을 설명한다.
• 사기 관련 데이터 세트에서 GAN과 전통적 이상 탐지 접근법을 체계적으로 비교한다.
• 봇과 자동 시스템으로부터의 사기를 방지하기 위해 적대적 검증 그래프를 구성한다.
• 거래 보안을 개선하기 위한 가짜 얼굴 검증 모듈과 GAN 기반 사기 탐지 시스템을 설계한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 GAN은 전통적 방법과 비교하여 복잡한 데이터 분포를 어떻게 모델링할 수 있어 효과적인 사기 탐지가 가능한가?
• RQ2 데이터 세트 전반에서 GAN 파생 접근법과 파생 모델의 이점과 한계는 무엇인가?
• RQ3 적대적 검증 그래프가 사용자 검증의 신뢰성을 높이고 봇 기반 사기를 감소시킬 수 있는가?
• RQ4 GAN 기반 가짜 얼굴 검증 및 사기 탐지 시스템이 거래 보안을 강화할 수 있는가?

주요 결과

• GAN은 사기 맥락에서 이상 탐지를 위한 복잡한 데이터 분포를 모델링하는 데 잠재적 이점을 제공한다.
• 본 논문은 다양한 데이터 세트에서 GAN과 전통적 사기 탐지 방법의 비교를 강조한다.
• 적대적 검증 그래프를 봇 및 자동 시스템으로 인한 사기를 방지하는 메커니즘으로 제안한다.
• 거래 보안을 강화하기 위한 GAN 기반 가짜 얼굴 검증 코드 및 사기 탐지 시스템이 설계되었다.