사기와 소셜 네트워크 분석

R로 배우는 사기 탐지

Bart Baesens

Professor Data Science at KU Leuven

사기는 사회적 현상인가요?

직관: 사람 간의 _관계_
사기에 사회적 현상 징후가 있습니까?

소셜_네트워크.jpg

사기는 사회적 현상인가요?

사기범은 함께 모이는 경향이 있습니다:
- 같은 행사/활동에 참여
- 같은 범죄에 연루
- 같은 자원을 사용
- 때로는 동일 인물임(신원 도용)

동류성

소셜 네트워크의 동류성(사회학)
사람은 자신과 유사하다고 느끼는 이들과 강하게 교류합니다.

사기 네트워크의 동류성
사기범은 다른 사기범과, 정상인은 다른 정상인과 더 잘 연결됩니다.

동류성 - 사회보장 사기

네트워크에 통계적으로 유의한 동류성 패턴이 있습니까?

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

네트워크_동류성

신원 도용

도용_전.png

이전: 개인이 자주 연락하던 상대에게 전화함

신원 도용

도용_후.png

이전: 개인이 자주 연락하던 상대에게 전화함

이후: 개인이 새 연락처에 전화하며, 다른 사람의 연락처와 우연히 겹침

자금 운반책

자금 운반책 (Money mule) = 불법 취득 자금(예: 도난금)을 이체하는 사람
사기 거래의 수취인
타인(사기 주모자)을 대신해 도난 자금 이체

계정_네트워크.png

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"

자금 운반책이 강조된 네트워크

plot(network)

운반책_강조_네트워크

연습해 봅시다!

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