Anomaly synthesis and detection in accounting data via a generative adversarial network
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Le résumé fourni par la source
To address the challenge of anomaly detection in high-dimensional, heterogeneous accounting data, we propose multimodal fusion generative adversarial network (MF-GAN), a multimodal fusion framework that integrates synthesis and detection within a unified architecture. MF-GAN employs a dual-branch spatio-temporal generator: a temporal branch with regional residual learning to extract sequence dynamics, and a spatial branch based on convolutional networks to capture unstructured features from voucher images and associated text. A generative sample-augmentation mechanism—combining bootstrap resampling with noise injection—produces realistic anomalous samples, improving recall of rare anomaly types by 18.6% on a corpus of 180,000 real accounting records and the EnterpriseAccounting Anomaly Dataset (EAAD) dataset containing 3,200 labeled anomalies, thereby mitigating severe class imbalance. We further introduce a dynamic-weight joint optimization scheme that unifies generator and discriminator losses for collaborative training; ablating this component reduces performance by 21.4%, underscoring the importance of gradient co-training for generalization in unsupervised settings. Experimental results show that MF-GAN achieves 78.48% precision, 96.67% recall, and a 19% F1 improvement over mainstream baselines on EAAD. On the CBFAD dataset, MF-GAN attains 76.48% precision, 86.67% recall, and an 86.05% F1-score. The framework overcomes feature-extraction bottlenecks in high-dimensional time series and, through generative–discriminative co-optimization, provides an interpretable and practical pathway for financial anti-fraud supervision
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- Titre Crossref
- Anomaly synthesis and detection in accounting data <i>via</i> a generative adversarial network
- Date Crossref
- 05/02/2026
- Éditeur
- PeerJ
- Type
- journal-article
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Où se fait cette recherche
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Wuhan University of Technology pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Wuhan Business University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Wuhan Technology and Business University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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National University of Malaysia pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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School of Management Department of Accounting pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Faculty of Economics and Management pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Research Center for Hubei Business Service and Development pays non établi dans la noticeStructure de recherche
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School of Accounting Department of Financial Management pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
Wuhan University of Technology, Wuhan Business University et Wuhan Technology and Business University, avec 5 autres affiliations.
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