Spade：基于演化图的实时欺诈检测框架（完整版）
摘要：实时欺诈检测是大多数金融和电子商务平台面临的挑战。为了识别欺诈团伙，东南亚最大的科技公司Grab从一组交易中构建图形，并检测欺诈者之间异常连接的密集子图。现有的密集子图检测方法只关注静态图，没有考虑交易图的高度动态性。此外，从头开始检测密集子图并进行图更新非常耗时，并且无法满足行业中的实时要求。为了解决这个问题，我们引入了一个增量实时欺诈检测框架Spade。Spade可以通过增量维护密集子图，在百万规模图上在几百微秒内检测到欺诈团伙。此外，Spade支持批量更新和边缘分组，以减少响应延迟。最后，Spade提供简单而表达力强的API，用于设计不断演变的欺诈检测语义。开发人员将他们自定义的可疑性函数插入Spade中，该函数在增量化其语义而不是重新构建其算法。大量实验证明，Spade可以在百万规模的图上实时检测到欺诈团伙。由Spade增量化的剥离算法比静态版本快了高达一百万倍。
作者：Jiaxin Jiang and Yuan Li and Bingsheng He and Bryan Hooi and Jia Chen and Johan Kok Zhi Kang
论文ID：2211.06977
分类：Databases
分类简称：cs.DB
提交时间：2022-11-15