Выявление мошенничества: Графы и новые связи

Автор: Денис Аветисян

В статье представлен инновационный подход к обнаружению мошеннических операций, основанный на анализе графов и использовании различных типов связей между объектами.

"Покупай на слухах, продавай на новостях". А потом сиди с акциями никому не известной биотех-компании. Здесь мы про скучный, но рабочий фундаментал.

Бесплатный Телеграм канал

В разработанном конвейере обнаружения мошенничества, исходная гетерогенная сеть аккаунтов, соединенная жесткими и мягкими связями, преобразуется в упрощенный граф с помощью объединения жестко связанных компонентов в суперузлы, что снижает его размер с 25 миллионов до 7,7 миллиона, после чего выполняется проецирование суперузлов в 128-мерное пространство для сохранения сетевой близости и, наконец, выявление плотных кластеров мошеннических действий с помощью HDBSCAN, позволяющее приоритизировать потенциальные мошеннические сети для анализа.

Предложен фреймворк для обнаружения мошенничества, использующий кластеризацию графов, преобразование связей и алгоритмы HDBSCAN и LINE для повышения точности и масштабируемости.

Обнаружение мошеннических схем, особенно в условиях координированных действий множества аккаунтов, представляет собой сложную задачу из-за формирования сложных сетевых структур. В работе ‘Fraud Detection Through Large-Scale Graph Clustering with Heterogeneous Link Transformation’ предложен новый подход к обнаружению мошенничества на основе графового кластеризации, использующий принципиальное преобразование связей между аккаунтами. Метод позволяет эффективно сочетать надежные идентификационные связи («жесткие» связи) и поведенческие ассоциации («мягкие» связи), значительно повышая охват обнаружения и масштабируемость системы. Возможно ли дальнейшее совершенствование данного подхода за счет учета динамических изменений в сетевой структуре и адаптации к новым видам мошеннических действий?

Сложность Мошенничества в Современных Сетевых Структурах

Современные сети, характеризующиеся огромным масштабом и сложной взаимосвязанностью узлов, представляют значительную проблему для традиционных систем обнаружения мошенничества. Эти системы, основанные на простых правилах и сигнатурах, часто не справляются с анализом больших объемов данных и не способны выявлять сложные схемы обмана. В результате, возникает большое количество ложных срабатываний, когда нормальные транзакции ошибочно помечаются как мошеннические, и, что еще опаснее, пропускаются реальные атаки, маскирующиеся под легитимную активность. Проблема усугубляется тем, что мошенники постоянно адаптируют свои методы, используя новые способы обхода существующих защитных механизмов, что требует от систем обнаружения мошенничества постоянного совершенствования и повышения их способности к адаптации к меняющимся условиям.

В последнее время наблюдается тенденция к организации мошеннических действий не отдельными лицами, а координированными группами, получившими название «Мошеннические Кольца». Эти группы активно используют сложность взаимосвязей внутри сетей для маскировки своей деятельности и увеличения эффективности обмана. Вместо единичных атак, они осуществляют спланированные операции, где каждый участник выполняет определенную роль, что значительно усложняет обнаружение мошенничества традиционными методами. Взаимодействие между участниками кольца происходит через сложные паттерны связей, которые имитируют законные взаимодействия, что требует применения специализированных алгоритмов анализа сетевых структур для выявления аномалий и раскрытия схемы преступной деятельности. Эффективная борьба с такими группами требует перехода от обнаружения отдельных мошеннических транзакций к выявлению и пресечению деятельности целых преступных сообществ.

Для эффективного выявления мошеннических групп, действующих в сложных сетях, традиционных систем, основанных на простых правилах, недостаточно. Современные методы всё чаще обращаются к анализу структуры сети, рассматривая взаимосвязи между участниками, а не только изолированные транзакции или действия. Такой подход позволяет выявлять аномальные паттерны поведения, характерные для скоординированных атак, когда мошенники используют сложные связи для маскировки своей деятельности. Вместо поиска конкретных “красных флагов”, системы, ориентированные на структуру сети, стремятся понять, как взаимодействуют узлы, и определить группы, чьи связи существенно отличаются от нормальных, что значительно повышает точность обнаружения и снижает количество ложных срабатываний. Использование графовых алгоритмов и методов машинного обучения, учитывающих топологию сети, открывает новые возможности в борьбе с мошенничеством, позволяя выявлять даже хорошо замаскированные Fraud Rings.

Анализ сетевых связей между мошенниками и добросовестными пользователями, осуществляемыми через общие устройства и платежные инструменты, позволяет выявлять скрытые мошеннические сети.

Векторное Представление Графов для Анализа

Встраивание графов (Graph Embedding) представляет собой эффективный метод преобразования данных, представленных в виде графов, в векторное пространство, пригодное для использования в алгоритмах машинного обучения. Традиционно, алгоритмы машинного обучения работают с числовыми данными, поэтому необходимо преобразовать структуру графа (узлы и связи) в числовые векторы, сохраняя при этом информацию о связях между узлами. Эти векторные представления, или вложения, позволяют применять стандартные алгоритмы машинного обучения, такие как классификация, кластеризация и прогнозирование связей, к данным, изначально представленным в виде графов. Качество встраивания напрямую влияет на эффективность последующих задач машинного обучения, поэтому выбор подходящего алгоритма встраивания и его параметров критически важен.

Методы, такие как LINE (Large-scale Information Network Embedding), используют концепцию близости первого и второго порядка для создания векторных представлений узлов графа. Близость первого порядка учитывает прямые связи между узлами — то есть, если два узла соединены ребром, они считаются близкими. Близость второго порядка, в свою очередь, учитывает общих соседей узлов; чем больше общих соседей у двух узлов, тем выше их близость. Комбинирование этих двух типов близости позволяет LINE захватывать более сложные отношения между узлами, чем если бы учитывались только прямые связи, что приводит к более качественным векторным представлениям, отражающим структуру графа.

Метод “Edge Sampling” (выборка ребер) позволяет существенно снизить вычислительные затраты при построении векторных представлений графов, не ухудшая при этом качество полученных вложений. Суть подхода заключается в использовании не полного графа при обучении, а лишь случайной выборки его ребер. Это значительно уменьшает объем вычислений, особенно для больших графов, где количество ребер может быть очень велико. Эффективность метода заключается в том, что даже на основе подмножества ребер удается сохранить информацию о структуре графа и отношениях между узлами, обеспечивая сопоставимое качество вложений по сравнению с использованием полного графа. Это делает “Edge Sampling” особенно полезным для работы с графами, содержащими миллионы или даже миллиарды ребер, где построение вложений на основе полного графа было бы непрактичным или невозможным из-за ограничений вычислительных ресурсов.

Графовые нейронные сети (GNN) представляют собой продвинутый подход к представлению графов, выходящий за рамки традиционных методов встраивания. В отличие от методов, использующих только информацию о соседних узлах или общих соседях, GNN используют механизм агрегации и трансформации признаков, позволяющий учитывать не только локальную структуру графа, но и глобальные взаимосвязи. Процесс обучения GNN предполагает итеративное обновление представлений узлов на основе признаков самих узлов и признаков их соседей, что позволяет моделировать сложные зависимости и извлекать более информативные векторные представления. Это особенно важно для задач, требующих учета многоуровневых взаимосвязей и неявных структурных свойств графа, например, предсказание связей, классификация узлов и графов, а также выявление сообществ.

Предложенный фреймворк преобразования графов объединяет компоненты, связанные жесткими связями, в супер-узлы, соединенные взвешенными мягкими связями, отражающими количество агрегированных связей между ними.

Уточнение Сетевой Структуры: Кластеризация и Трансформация

Методы кластеризации графов, такие как HDBSCAN, позволяют выявлять группы плотно связанных узлов, представляющие собой потенциальные сообщества или кластеры мошеннических действий. HDBSCAN, в отличие от алгоритмов, требующих предварительного определения количества кластеров, автоматически определяет плотность и структуру данных, выделяя кластеры на основе плотности узлов и их связей. Этот подход особенно полезен для анализа больших графов, где заранее неизвестно количество и структура сообществ, и позволяет обнаруживать кластеры различной формы и размера, не ограничиваясь сферическими или выпуклыми формами, что делает его эффективным инструментом для выявления аномалий и паттернов в сетевых данных.

Методы трансформации графа, такие как создание представлений в виде “сверхузлов”, позволяют упростить сетевую структуру без потери ключевых взаимосвязей, что, в свою очередь, повышает эффективность алгоритмов кластеризации. В ходе реализации данной оптимизации размер графа был уменьшен с 25 миллионов узлов до 7.7 миллионов, что значительно снижает вычислительные затраты и ускоряет процесс анализа сети.

Преобразование графа осуществляется на основе анализа связей, разделяемых на категории «жестких» и «мягких» связей. «Жесткие» связи ($Hard\ Links$) представляют собой установленные и высоконадежные соответствия между узлами, например, идентичные идентификаторы или прямые подтверждения идентичности. «Мягкие» связи ($Soft\ Links$), напротив, основаны на поведенческих ассоциациях, таких как общие транзакции или схожие паттерны активности. При консолидации узлов, «жесткие» связи имеют приоритет, гарантируя сохранение точных соответствий, в то время как «мягкие» связи используются для выявления и объединения узлов, вероятно представляющих одну и ту же сущность, но не имеющих прямого подтверждения.

Структура данных “Union-Find” (также известная как “Disjoint-Set”) обеспечивает эффективное отслеживание и управление разрозненными множествами узлов в процессе трансформации графа. Она позволяет быстро определять, принадлежат ли два узла одному и тому же множеству (т.е., представляют ли они одну и ту же сущность после консолидации), и объединять множества при установлении эквивалентности. Операции поиска ($find$) и объединения ($union$) в Union-Find выполняются с амортизированной сложностью, близкой к $O(\alpha(n))$, где $\alpha(n)$ — обратная функция Аккермана, что делает её крайне эффективной для больших графов. Использование Union-Find позволяет существенно оптимизировать процессы идентификации и группировки узлов, необходимые для создания суперузлов и уменьшения размера графа.

Преобразование графа объединяет учётные записи, связанные жёсткими ссылками (совпадающие данные, такие как телефон, email, банковские реквизиты), в суперузлы, а связи между этими суперузлами формируются на основе поведенческих (мягких) связей, таких как общий отпечаток устройства или IP-адрес.

Практическое Применение: Проактивное Обнаружение Мошенничества и Перспективы

Применение методов встраивания графов и кластеризации в системы обнаружения мошенничества позволяет существенно повысить точность выявления подозрительных аккаунтов. Вместо традиционного анализа, основанного исключительно на прямых связях между учетными записями, эти методы учитывают сложные взаимосвязи и паттерны поведения, которые могут указывать на мошеннические действия. Встраивание графов представляет собой преобразование структуры сети в векторное представление, сохраняющее информацию о связях и соседях. Кластеризация затем позволяет выделить группы аккаунтов со схожими характеристиками, что помогает выявить аномалии и потенциально мошеннические схемы. Такой подход позволяет не просто обнаруживать отдельные случаи мошенничества, но и предсказывать появление новых, основываясь на выявленных закономерностях в сетевых данных.

Исследования показали, что применение методов анализа графов позволило значительно повысить эффективность выявления скоординированной мошеннической деятельности, осуществляемой в рамках так называемых «Fraud Rings». В отличие от традиционных методов, основанных на анализе прямых связей («hard-link-only»), новый подход позволяет обнаруживать сложные схемы взаимодействия между мошенническими аккаунтами, скрытые за маскировкой и обфускацией. Результаты демонстрируют, что охват обнаружения мошеннических действий удваивается благодаря способности системы выявлять скоординированные действия, что существенно повышает общую безопасность и снижает финансовые потери.

Методы, основанные на анализе графов и векторном представлении узлов, оказываются универсальным инструментом, выходящим далеко за рамки выявления мошеннических операций. Их потенциал раскрывается и в задачах анализа социальных сетей, где можно эффективно определять наиболее влиятельных пользователей, опираясь на структуру связей и паттерны взаимодействия. Аналогичным образом, эти подходы позволяют выявлять ботов и автоматизированные аккаунты, распространяющие дезинформацию или осуществляющие нежелательную активность в сети. Способность алгоритмов к обнаружению аномальных паттернов и выделению ключевых узлов делает их ценным активом в широком спектре приложений, связанных с анализом сетевых данных и выявлением скрытых взаимосвязей.

Сочетание методов встраивания графов и кластеризации формирует более надежный и масштабируемый подход к обеспечению сетевой безопасности и анализу данных. Традиционные методы, основанные на анализе прямых связей, часто оказываются неэффективными перед лицом сложных схем мошенничества и скоординированных атак. Новые техники позволяют выявлять скрытые взаимосвязи и закономерности в сетевых данных, что значительно повышает точность обнаружения мошеннических действий и других вредоносных активностей. Благодаря способности обрабатывать большие объемы данных и адаптироваться к изменяющимся условиям, данная комбинация методов представляет собой перспективное решение для защиты информационных систем и анализа сетевых структур в различных областях, от финансового сектора до социальных сетей.

Гетерогенный граф учётных записей демонстрирует связи между пользовательскими аккаунтами и различными сущностями, такими как телефоны, адреса электронной почты и финансовые данные, причём надёжные связи выделены синими стрелками, а поведенческие ассоциации - серыми линиями. — Гетерогенный граф учётных записей демонстрирует связи между пользовательскими аккаунтами и различными сущностями, такими как телефоны, адреса электронной почты и финансовые данные, причём надёжные связи выделены синими стрелками, а поведенческие ассоциации — серыми линиями.

Исследование демонстрирует стремление к выявлению закономерностей в сложных сетях, что перекликается с фундаментальными принципами анализа данных. Авторы предлагают подход, основанный на преобразовании графов и кластеризации, чтобы повысить эффективность обнаружения мошеннических действий. Это напоминает слова Анри Пуанкаре: «Наука не состоит из цепи, а из паутины». Действительно, представленная методика не предлагает линейный путь к решению, а скорее создает сложную сеть связей и преобразований, где каждый элемент влияет на другой. Акцент на гетерогенных сетях и преобразовании связей подчеркивает важность понимания взаимосвязей между различными типами данных, что является ключевым аспектом в обнаружении мошенничества и других сложных явлений.

Что дальше?

Представленная работа, хотя и демонстрирует эффективность преобразования связей в графах для выявления мошеннических действий, лишь слегка отодвигает завесу над истинной сложностью проблемы. Улучшение охвата и масштабируемости — это, конечно, прогресс, но он подобен полировке цепей, сковывающих разум. Основное ограничение, как и всегда, кроется в самой природе данных: гетерогенные сети, по сути, отражают хаотичную и неполную картину реальности. Неизбежно возникают вопросы о неявных связях, которые ускользают от алгоритмов, и о динамической природе мошенничества, которое постоянно адаптируется.

Будущие исследования должны сосредоточиться не на усложнении моделей, а на их упрощении. Необходимо стремиться к созданию алгоритмов, способных к самообучению и адаптации, которые будут выявлять аномалии, основываясь не на заранее заданных правилах, а на выявлении закономерностей в данных. Попытки воссоздать «полную» картину мошенничества — тщетны; совершенство заключается в признании неполноты информации и умении принимать решения в условиях неопределенности.

В конечном счете, задача выявления мошенничества — это не техническая, а философская проблема. Это попытка понять природу обмана и предсказать непредсказуемое. И в этой области, как и во всех других, истинное знание начинается с признания собственного незнания. Каждая строка кода — лишь временное решение, каждый алгоритм — лишь приближение к истине.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.19061.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-12-24 01:21