亿级交易中无拓扑关联的时间性洗钱流的检测
原文中文,约300字,阅读约需1分钟。发表于: 。该研究提出了一个适用于领域特定约束条件的框架(称为 FaSTMAN),以有效地构建顺序交易的时间图。该框架使用二阶图表示的加权方法来量化边的重要性,使我们能够在更小而密集的网络流中分配复杂查询。最后,基于这些查询,我们可以有效地识别可疑流动的网络。在对来自多个大型欧洲银行的超过 10 亿个交易数据集进行了广泛评估后,结果表明我们的框架在效率和实用性上具有明显的优势。
研究提出了FaSTMAN框架,用于构建顺序交易的时间图,适用于领域特定约束条件。该框架使用二阶图表示的加权方法来量化边的重要性,能够在更小而密集的网络流中分配复杂查询。经过多个大型欧洲银行的10亿个交易数据集的评估,结果表明该框架在效率和实用性上具有明显的优势。