AI 産業と応用 · 2025-07-01 · 03:00

電子商取引プラットフォーム向けリアルタイム深層学習詐欺検出ネットワーク

講演者
AI Singapore
AI 研究と人材育成機関
種類
研究者

コア観点

AISG 100E プロジェクトは新型機械学習技術とネットワークアーキテクチャを研究開発し、企業デジタル化プロセスにおいて加速する数字詐欺リスクに対応した。

重要なポイント

  • Grabエコシステム内では毎日数百万件の取引が行われており、アカウント乗っ取り、ソーシャルエンジニアリング詐欺、クレジットカード詐欺が主要な脅威です。
  • NUSはAISGを通じてGrabと協力し、グラフニューラルネットワークを用いて詐欺接続を検出します。Spadeは進化グラフを処理し、Spade Plusはユーザー定義関数とストリーム処理を追加します。
  • FPGAによる動的ランダムウォークはソーシャルネットワークをリアルタイムで走査し、虚偽アカウントを迅速に特定および削除します。

内容サマリー

Grab エコシステムは毎日数百万件のマーチャント、ドライバー、配送および消費者取引を処理しており、詐欺師の重点的な目標となっています。一般的な手口には、フィッシングまたはソーシャルエンジニアリングによるアカウント乗っ取り、およびクレジットカード詐欺が含まれます。Grab は既にグラフモデルを使用して疑わしいアカウント間の接続を追跡しており、AISG および NUS との協力を通じてグラフモデルおよびディープラーニング能力をさらに深掘りしています。

グラフはエンティティをノードとして、接続をエッジとして表現し、データ内の隠れたパターンを明らかにします。グラフニューラルネットワークはノード属性と接続構造を同時に学習して詐欺を識別します。Spade は動的に変化するグラフを処理し、Spade Plus はユーザー定義関数とより効率的なストリーム処理を追加します。Rush は詐欺スパイクを検出し、PMP は多様な接続を処理します。FPGA 上の動的ランダムウォークはソーシャルネットワーク内でリアルタイムスキャンを実行し、不正なアカウントを迅速に識別します。2022 年以来、チームは複数のカンファレンス論文を発表しており、研究が成熟した後、一部のモデルは Grab の本番環境に統合される予定です。

完全字幕(原文整形)

字幕言語: ja · 取得日: 2026-05-02

今日の急速なデジタル世界では、電子商取引市場が前例のない速度で成長しています。毎秒数百万件の取引が発生しています。しかし、これらの取引の中には詐欺を示唆するパターンが隠れています。デジタルプラットフォーム上での詐欺は、財務損失、評判への被害をもたらし、同時に業界全体と全員のセキュリティコストを増加させます。Grab生態系内では、数百万件の取引が私たちの商人、運転手、配送パートナー、消費者の間で発生し、私たちは犯罪者の主要な標的となっています。一般的な詐欺手段には、フィッシングまたはソーシャルエンジニアリングを通じたアカウント乗っ取りおよびクレジットカード詐欺が含まれます。NUSにおいて、私たちはダイナミック、大規模で急速に変化する環境における詐欺問題に対処するための人工知能ベースのソリューションを開発しました。Grabは詐欺検出にグラフモデルを活用し続けています。

グラフモデルは疑わしい接続間の関連性を活用することで、私たちはより効果的に詐欺を検出することができます。AI Singaporeを通じてNUSと協力して、グラフモデルとディープラーニングに焦点を当て、詐欺検出技術を深化させるのに役立っています。グラフは非常に強力なデータ構造であり、実体をノードとして表現し、それら間の接続をエッジとして表現し、データ内の隠されたパターンを明らかにするのに役立ちます。したがって、グラフニューラルネットワークは各実体の属性とそれら間の接続方法を学習することで、検出能力を向上させます。Spayは変化し続けるグラフ内の詐欺行為を検出でき、一方Space Plusはユーザー定義関数とより効率的なストリーム処理を通じてこの能力をさらに強化します。Rushは急激な詐欺ピークを迅速に捕捉することができ、一方Spade Plusは変化し続けるパターンを追跡し、強力で応答性の高い防御システムを構成しています。

グラフベースの詐欺検出は、ラベル不均衡、ネットワーク変化、および日増しに高度化する詐欺手段などの課題に直面しています。これらの問題に対処するために、多様な接続を処理するPMP、リアルタイム更新用のSpade、および隠れた詐欺を検出するための強力なグラフ技術を提案しました。学生が多様な問題を練習することでより良く学習するのと同様に、人工知能は多様なデータから学習することでより良く学習し、行動が変化しても不断に進化する詐欺行為を捕捉するのに役立ちます。私たちは進化するグラフをより良く処理し、リアルタイムデータの変化に適応する技術を開発しました。私たちは異常検出戦略も探索し、さまざまなグラフで異常パターンを識別するパフォーマンスを向上させるのに役立てています。大規模なデータプールでは、特別なハードウェアFPGAを活用して大型ネットワークを理解する方法を見つけました。

FPGAベースのダイナミックランダムウォークは超高速検出ツールであり、ソーシャルネットワークをリアルタイムでスキャンし、虚偽ユーザーを検出および削除することができます。2022年以来、私たちは複数の学術論文を共同で執筆し、複数の著名な会議で発表してきました。研究成果が成熟した後、一部のモデルをGRAPに統合して使用する計画があります。将来、人工知能は反応するだけでなく、詐欺の発生を予測し防止することもできるようになります。詐欺行為は絶えず進化し、私たちも絶えず進歩しています。人工知能駆動の詐欺検出を通じて、私たちは電子商取引市場の未来を保護しており、取引から取引へと保護しています。[音楽]

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