詐欺與社群網路分析

R 的詐欺偵測

Bart Baesens

Professor Data Science at KU Leuven

詐欺是社會現象嗎？

  • 直覺：人與人之間的「關係」
  • 詐欺是否呈現社會性的現象跡象？

社群網路

R 的詐欺偵測

詐欺是社會現象嗎？

  • 詐欺者傾向群聚：
    • 參加相同活動
    • 牽涉相同犯罪
    • 使用相同資源
    • 有時其實是同一人（身分盜用）
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同質性（Homophily）

社群網路的同質性（社會學）
人們強烈傾向與被認為和自己相似的人來往。

詐欺網路中的同質性
詐欺者更可能連到其他詐欺者，合法者更可能連到其他合法者。

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同質性－社會福利詐欺

此網路是否包含統計上顯著的同質性模式？

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

networkhomophily

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身分盜用

identity_before.png

Before：此人會撥打常聯絡對象

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身分盜用

identity_after.png

Before：此人會撥打常聯絡對象

After：此人改打新對象，且「巧合地」與另一人的聯絡人重疊

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車手（Money mules）

  • Money mule（車手）＝代為轉移非法取得的資金（如遭竊）的人
  • 詐欺交易的收款人
  • 代表他人（詐騙操作者）轉匯贓款

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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標示車手的網路圖

plot(network)

mule_network

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一起來練習吧！

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