Podvody a analýza sociálních sítí

Detekce podvodů v R

Bart Baesens

Professor Data Science at KU Leuven

Je podvod sociální jev?

Intuice: vztahy mezi lidmi
Existují vzorce naznačující, že podvod je sociální jev?

Je podvod sociální jev?

Podvodníci mají tendenci se seskupovat:
- účastní se stejných akcí/aktivit
- jsou zapojeni do stejných trestných činů
- využívají stejné zdroje
- jsou někdy jedna a táž osoba (krádež identity)

Homofilie

Homofilie v sociálních sítích (ze sociologie)
Lidé mají silnou tendenci sdružovat se s těmi, které vnímají jako sobě podobné.

Homofilie v podvodných sítích
Podvodníci se s větší pravděpodobností pojí s jinými podvodníky a poctiví lidé s jinými poctivými lidmi.

Homofilie – podvody v sociálním zabezpečení

Obsahuje síť statisticky významné vzorce homofilie?

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

networkhomophily

Krádež identity

Před: osoba volá své časté kontakty

Krádež identity

Před: osoba volá své časté kontakty

Po: osoba volá nové kontakty, které se náhodně překrývají s kontakty jiné osoby

Money mules

Money mule = osoba, která převádí nelegálně získané peníze (např. odcizené)
Příjemce podvodné transakce
Převádí odcizené peníze jménem jiné osoby (provozovatel podvodu)

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"

Síť se zvýrazněnými money mules

plot(network)

síť mule

Lass uns üben!

Detekce podvodů v R