Grad: Guided Relation Diffusion Generation for Graph Augmentation in Graph Fraud Detection
Rattachement africain : cn, au. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
Nowadays, Graph Fraud Detection (GFD) in financial scenarios has become an urgent research topic to protect online payment security. However, as organized crime groups are becoming more professional in real-world scenarios, fraudsters are employing more sophisticated camouflage strategies. Specifically, fraudsters disguise themselves by mimicking the behavioral data collected by platforms, ensuring that their key characteristics are consistent with those of benign users to a high degree, which we call Adaptive Camouflage. Consequently, this narrows the differences in behavioral traits between them and benign users within the platform's database, thereby making current GFD models lose efficiency. To address this problem, we propose a relation diffusion-based graph augmentation model Grad. In detail, Grad leverages a supervised graph contrastive learning module to enhance the fraud-benign difference and employs a guided relation diffusion generator to generate auxiliary homophilic relations from scratch. Based on these, weak fraudulent signals would be enhanced during the aggregation process, thus being obvious enough to be captured. Extensive experiments have been conducted on two real-world datasets provided by WeChat Pay, one of the largest online payment platforms with billions of users, and three public datasets. The results show that our proposed model Grad outperforms SOTA methods in both various scenarios, achieving at most 11.10% and 43.95% increases in AUC and AP, respectively.
Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.
Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Grad: Guided Relation Diffusion Generation for Graph Augmentation in Graph Fraud Detection
- Date Crossref
- 22/04/2025
- Éditeur
- ACM
- Type
- proceedings-article
Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.
Où se fait cette recherche
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Tongji University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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UNSW Sydney pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Shanghai Artificial Intelligence Laboratory pays non établi dans la noticeStructure de recherche
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Tencent (China) pays non établi dans la noticeEntreprise
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The University of New South Wales pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Tencent Inc. Wechat Pay pays non établi dans la noticeEntreprise
Tongji University, UNSW Sydney et Shanghai Artificial Intelligence Laboratory, avec 3 autres affiliations.
Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.