합성 LSTM-그래프 신경망 프레임워크를 이용한 강건 금융 위조 탐지 및 적대적 내성
금융 기관은 고도의 사기 거래를 감지하는 데에 어려움을 겪고 있습니다. 예를 들어, 스뫼핑(smurfing)과 레이어링(layering)과 같은 거래를 감지하는 데에는 극심한 데이터 불균형(0.13% 사기 거래율)이 있으며, 적대적 도피술술(evasion tactics)이 변형되고 있습니다. 이 논문에서는 FraudShield AI라는 하이브리드 프레임워크를 제안합니다. FraudShield