クロスドメイン不正検出のための階層的説明可能ネットワークによるユーザ行動シーケンスのモデリング【JST・京大機械翻訳】

Zhu Yongchun; Xi Dongbo; Song Bowen; Zhuang Fuzhen; Chen Shuai; Gu Xi; He Qing

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202220184618863 整理番号：22P0023241

クロスドメイン不正検出のための階層的説明可能ネットワークによるユーザ行動シーケンスのモデリング【JST・京大機械翻訳】

Modeling Users' Behavior Sequences with Hierarchical Explainable Network for Cross-domain Fraud Detection

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発行年： 2022年01月04日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年01月04日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

※このプレプリント論文は学術誌に掲載済みです。なお、学術誌掲載の際には一部内容が変更されている可能性があります。

e-コマース産業の爆発的成長によって,実世界アプリケーションにおけるオンライン取引 fraudの検出は,電子商取引プラットフォームの開発にとってますます重要になった。ユーザの逐次行動履歴は,通常のものから不正な支払いを識別する際に有用な情報を提供する。最近,このシーケンスベースの不正検出問題を解くためにいくつかのアプローチが提案されている。しかし,これらの方法は,通常,2つの問題に悩まされる:予測結果は説明が難しく,行動の内部情報の開発が不十分である。上記の2つの問題に取り組むために,著者らは,ユーザの行動シーケンスをモデル化するために,階層的説明可能ネットワーク(HEN)を提案して,それは,不正検出の性能を向上させるだけでなく,推論プロセスを解釈できる。一方,e-コマースビジネスは新しいドメイン,例えば,新しい国または新しい市場に拡大して,不正検出システムにおけるユーザ行動をモデル化するための一つの主要な問題は,データ収集の限界,例えば,利用可能な非常に少ないデータ/ラベルである。そこで本論文では,新しいドメイン(ターゲットドメイン)における性能を改善するために,既存のドメイン(ソースドメイン)から知識を十分かつ成熟したデータで転送することを目的とする,交差ドメイン fraud検出問題に取り組むための転送フレームワークを提案した。提案手法は,HENに適用できるだけでなく,Embedding&MLPパラダイムにおける様々な既存モデルにも適用できる一般的な転送フレームワークである。また,90の転送タスク実験に基づいて,この転送フレームワークがHENによるクロスドメイン不正検出タスクに寄与するだけでなく,様々な既存モデルに対して普遍的で拡張可能であることも示した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , 【Automatic Indexing@JST】

人間機械系 , ロボットの運動・制御 , 計算機網 , データ保護 , ニューロコンピュータ

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