Fraude e análise de redes sociais

Detecção de Fraudes em R

Bart Baesens

Professor Data Science at KU Leuven

Fraude é um fenômeno social?

Intuição: relacionamentos entre pessoas
Há indícios de que fraude é um fenômeno social?

Rede social

Fraude é um fenômeno social?

Fraudadores tendem a se agrupar:
- frequentam os mesmos eventos/atividades
- se envolvem nos mesmos crimes
- usam os mesmos recursos
- às vezes são a mesma pessoa (roubo de identidade)

Homofilia

Homofilia em redes sociais (da sociologia)
Pessoas tendem fortemente a se associar a outras que percebem como semelhantes a si de alguma forma.

Homofilia em redes de fraude
Fraudadores têm mais chance de se conectar com outros fraudadores, e pessoas legítimas, com outras pessoas legítimas.

Homofilia - fraude previdenciária

A rede contém padrões de homofilia estatisticamente significativos?

assortativity_nominal(network, types = V(network)$isFraud, directed = FALSE)

homofilia na rede

Roubo de identidade

Antes: a pessoa liga para seus contatos frequentes

Roubo de identidade

Antes: a pessoa liga para seus contatos frequentes

Depois: a pessoa liga para novos contatos que, "coincidentemente", se sobrepõem aos contatos de outra pessoa

Laranjas (money mules)

Money mule = pessoa que transfere dinheiro obtido ilegalmente (ex.: roubado)
Beneficiário de transação fraudulenta
Transfere dinheiro roubado em nome de outra pessoa (operador do golpe)

rede de contas

V(network)$name

"ID02" "ID11" "ID04" "ID03" "ID08" ... "ID16" "ID10" "ID07"

print(list_money_mules)

"ID01" "ID02" "ID03" "ID04"

V(network)$isMoneyMule <- ifelse(V(network)$name %in% list_money_mules, TRUE, FALSE)

V(network)$color <- ifelse(V(network)$isMoneyMule, "darkorange", "lightblue")

vertex_attr(network)

$isMoneyMule
TRUE FALSE  TRUE  TRUE FALSE ... FALSE FALSE FALSE
$color
"darkorange" "lightblue" "darkorange" ... "lightblue" "lightblue"

Rede com laranjas destacadas

plot(network)

rede com laranjas destacadas

Vamos praticar!

Detecção de Fraudes em R