欺诈与社交网络分析

R 中的欺诈检测

Bart Baesens

Professor Data Science at KU Leuven

欺诈是社会现象吗？

  • 直觉：人与人之间的"关系"
  • 是否存在表明欺诈具有社会性特征的效应？

social_network.jpg

R 中的欺诈检测

欺诈是社会现象吗？

  • 欺诈者往往扎堆：
    • 参加相同的活动
    • 参与同类犯罪
    • 使用相同资源
    • 有时是同一人（身份盗用）
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同质性（Homophily）

社交网络中的同质性（社会学）
人们倾向于与他们认为与自己相似的人交往。

欺诈网络中的同质性
欺诈者更可能与欺诈者相连，守法者更可能与守法者相连。

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同质性——社保欺诈

网络中是否存在具有统计显著性的同质性模式？

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

networkhomophily

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身份盗用

identity_before.png

之前：此人致电其常联系的人

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身份盗用

identity_after.png

之前：此人致电其常联系的人

之后：此人开始联系新号码，且与他人的联系人"巧合"重合

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钱骡（Money mules）

  • 钱骡（Money mule） = 代转不法所得（如被盗资金）的人
  • 欺诈交易的收款人
  • 代表他人（诈骗操作者）转移赃款

account_network.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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高亮钱骡的网络图

plot(network)

mule_network

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Passons à la pratique !

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