arXiv cs.LG· Dennis Heijmans, H. \c{C}a\u{g}r{\i} Bilgi, Rui Wang, Kubilay Atasu·· 7 天前AI 评分33
面向金融犯罪分析的对抗鲁棒多重图神经网络研究
Towards Adversarially Robust Multigraph Neural Networks for Financial Crime Analysis
AI 导读
该研究提出了首个针对多重图神经网络的结构攻击与对抗训练框架，用于解决反洗钱模型易受交易结构恶意操纵的问题。该方法基于节点-边关联矩阵优化结构扰动，并引入有向 2-环和 3-环正则化项以约束攻击合理性。在真实反洗钱数据集上的实验表明，所提攻击显著降低了 PR-AUC 检测性能，而对抗训练则能有效提升模型的防御鲁棒性。
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