Evolutionary Graph Mining in Suspicious Transaction Detection

• Autorzy: Krzysztof Michalak , Jerzy Korczak

Warianty tytułu

Ewolucyjne drążenie grafów w wykrywaniu podejrzanych transakcji

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

Money laundering may involve complex organizational schemes designed to obfuscate the real purpose of money transfers. In this paper, we present a graph mining method that allows detection of transaction subgraphs containing suspicious transactions. Suspicious subgraph model is parameterized using fuzzy numbers which represent parameters of transactions and some structural features of the transaction subgraphs itself. The method presented in this paper uses fuzzy matching of graph structures which allows detecting money-laundering schemes which differ to some extent from those annotated by an expert. (original abstract)

W procederze prania brudnych pieniędzy wykorzystywane są złożone schematy organizacyjne mające na celu ukrycie prawdziwego celu wykonywanych transakcji. W tej publikacji opisana została metoda drążenia grafów, która pozwala na wykrywanie podgrafów zawierających podejrzane transakcje. Model reprezentujący podejrzane podgrafy jest parametryzowany za pomocą liczb rozmytych, które reprezentują parametry transakcji oraz niektóre własności strukturalne modelowanych podgrafów. Prezentowana metoda dokonuje rozmytego dopasowania struktury grafów, co pozwala na wykrywanie także takich podgrafów, które do pewnego stopnia różnią się od tych, które zostały zaanotowane przez eksperta. (abstrakt oryginalny)

Słowa kluczowe

EN

Graphs; Algorithms; Money laundering

PL

Grafy; Algorytmy; Pranie brudnych pieniędzy

• Czasopismo: Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
• Rocznik: 2011
• Numer: nr 206 Advanced Information Technologies for Management - AITM 2011: Inteligent Technologies and Applications
• Strony: 120--129

Twórcy

autor

Krzysztof Michalak

• Wrocław University of Economics, Poland

autor

Jerzy Korczak

• Wrocław University of Economics, Poland

Bibliografia

• Buckley J.J., Eslami E. (2002), Introduction to Fuzzy Logic and Fuzzy Sets, Physica-Verlag, Heidelberg.
• Cook D.J., Holder L.B. (2007), Mining Graph Data, John Wiley and Sons, Hoboken.
• Fetz Th., Jager J., Koll D., Krenn G., Lessmann H., Oberguggenberger M., Stark R. (1999), Fuzzy models in geotechnical engineering and construction management, Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineering, Vol. 14, No. 2, pp. 93-106.
• Goldberg D. (1989), Genetic Algorithms in Search, Optimization, and Machine Learning, Addison-Wesley, Reading.
• Goldberg D., Sastry K. (2011), Genetic Algorithms: The Design of Innovation, Springer.
• Hasancebi O., Erbatur F. (2000), Evaluation of crossover techniques in genetic algorithm based optimum structural design, Computers & Structures, Vol. 78, No. 1-3, pp. 435-448.
• Korczak J., Marchelski W., Oleszkiewicz B. (2008), A new technogical approach to money laundering discovery using analytical SQL server, [in:] J. Korczak, H. Dudycz, M. Dyczkowski (Eds.), Advanced Information Technologies for Management - AITM 2008, Research Papers of Wrocław University of Economics No. 35, Wrocław University of Economics, Wrocław, pp. 80-104.
• Korczak J., Oleszkiewicz B. (2009), Modelling of data warehouse dimensions for AML systems, [in:] J. Korczak, H. Dudycz, M. Dyczkowski (Eds.), Advanced Information Technologies for Management - AITM 2009, Research Papers of Wrocław University of Economics No. 85, Wrocław University of Economics, Wrocław, pp. 146-159.
• Truman E.M., Reuter P. (2004), Chasing Dirty Money: The Fight Against Anti-money Laundering, Peterson Institute for International Economics.
• Zhong J., Hu X., Zhang J., Gu M. (2005), Comparison of performance between different selection strategies on simple genetic algorithms, [in:] Proceedings of the International Conference on Computational Intelligence for Modelling, Control and Automation and International Conference on Intelligent Agents, Web Technologies and Internet Commerce Vol-2 (CIMCA-IAWTIC'06), Vol. 02, IEEE Computer Society, pp. 1115-1121.