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7-5 图机器学习在蚂蚁安全风控场景的应用
信息技术
2022-07-18
DataFunSummit2022:图机器学习峰会
caddie💞
背景介绍
黑产通过资金交易关系关联,资金流存在异常模式。
架构简介
相较于树模型,图模型补充了子图内点边特征的聚合信息和拓扑结构信息。
安全风控图模型
有向动态异质图
:点包括账号、卡号、商家等;边为有向、多类型的资金关系。
HGT
:将边方向作为边属性。
HGT+DADEdge
:进一步将边方向作为边属性,提升模型效果。
DDGCL
:针对动态图设计的对比学习框架,假设节点k度邻域子图在短时间内变化具有一致性。
核心组件
:时间感知GNN编码器、正样本重建方法和新型对比损失函数。
优势
:稳定模型训练,缓解验证集过拟合。
效果对比
:HGT+DADEdge在AUC和召回率上分别提升5.634%和10.856%。
展望
资金链表征进一步学习(MaskGAE、AdaPath)。
图模型鲁棒性提升(子图去噪、预计算、对抗攻击防御、DRO)。
图结构的进一步挖掘。
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