Fraude en sociale netwerkanalyse

Fraudedetectie in R

Bart Baesens

Professor Data Science at KU Leuven

Is fraude een sociaal fenomeen?

Intuïtie: relaties tussen mensen
Zijn er aanwijzingen dat fraude een sociaal fenomeen is?

Is fraude een sociaal fenomeen?

Fraudeurs clusteren vaak:
- gaan naar dezelfde events/activiteiten
- plegen dezelfde misdrijven
- gebruiken dezelfde middelen
- zijn soms dezelfde persoon (identiteitsdiefstal)

Homofilie

Homofilie in sociale netwerken (sociologie)
Mensen koppelen zich sterk aan anderen die ze als vergelijkbaar zien.

Homofilie in fraudenetwerken
Fraudeurs zijn vaker verbonden met fraudeurs, en legitieme mensen vaker met legitieme mensen.

Homofilie - sociale zekerheidsfraude

Bevat het netwerk statistisch significante patronen van homofilie?

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

netwerk_homofilie

Identiteitsdiefstal

Voor: persoon belt zijn/haar vaste contacten

Identiteitsdiefstal

Voor: persoon belt zijn/haar vaste contacten

Na: persoon belt nieuwe contacten die toevallig overlappen met iemands anders contacten

Money mules

Money mule = persoon die illegaal verkregen geld overmaakt (bijv. gestolen)
Begunstigde van een frauduleuze transactie
Maakt gestolen geld over voor een ander (oplichter)

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"

Netwerk met gemarkeerde money mules

plot(network)

mule_network

Laten we oefenen!

Fraudedetectie in R