不正とソーシャルネットワーク分析

Rで学ぶ不正検知

Bart Baesens

Professor Data Science at KU Leuven

不正は社会的現象か？

  • 直観: 人と人の「関係」
  • 不正は社会的な現象を示すか？

ソーシャルネットワーク.jpg

Rで学ぶ不正検知

不正は社会的現象か？

  • 詐欺師は集まりやすい:
    • 同じイベント・活動に参加
    • 同じ犯罪に関与
    • 同じリソースを使用
    • 同一人物の場合がある（なりすまし）
Rで学ぶ不正検知

同質性

ソーシャルネットワークの同質性（社会学）
人は自分に似ていると感じる相手と結びつきやすい。

不正ネットワークの同質性
詐欺師は詐欺師と、正当な人は正当な人とつながりやすい。

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同質性 - 社会保障不正

ネットワークに有意な同質性パターンはあるか？

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

ネットワーク同質性

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なりすまし

本人確認前.png

前: 本人は常連の連絡先に電話する

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なりすまし

本人確認後.png

前: 本人は常連の連絡先に電話する

後: 本人は新しい連絡先に電話し、偶然にも別人の連絡先と重なる

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マネーミュール

  • マネーミュール = 不正取得（例: 盗難）した資金を送金する人物
  • 不正取引の受取人
  • 他者（詐欺実行者）に代わって盗難資金を移す

口座ネットワーク.png

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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"
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マネーミュールを強調したネットワーク

plot(network)

ミュール強調ネットワーク

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練習してみましょう！

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