For the highly imbalanced credit card fraud detection problem, most existing methods either use data augmentation methods or conventional machine learning models, while neural network-based anomaly detection approaches are lacking. Furthermore, few studies have employed AI interpretability tools to investigate the feature importance of transaction data, which is crucial for the black-box fraud detection module. Considering these two points together, we propose a novel anomaly detection framework for credit card fraud detection as well as a model-explaining module responsible for prediction explanations. The fraud detection model is composed of two deep neural networks, which are trained in an unsupervised and adversarial manner. Precisely, the generator is an AutoEncoder aiming to reconstruct genuine transaction data, while the discriminator is a fully-connected network for fraud detection. The explanation module has three white-box explainers in charge of interpretations of the AutoEncoder, discriminator, and the whole detection model, respectively. Experimental results show the state-of-the-art performances of our fraud detection model on the benchmark dataset compared with baselines. In addition, prediction analyses by three explainers are presented, offering a clear perspective on how each feature of an instance of interest contributes to the final model output.


翻译:对于高度不平衡的信用卡欺诈检测问题,大多数现有方法要么使用数据增强方法,要么使用常规机器学习模式,而神经网络的异常检测方法则缺乏。此外,很少有研究采用AI解释工具来调查交易数据的特殊重要性,这对黑箱欺诈检测模块至关重要。考虑到这两点,我们提出一个新的信用卡欺诈检测异常检测框架以及一个负责预测解释的示范解释模块。欺诈检测模式由两个深层神经网络组成,这些网络以不受监管和对抗的方式培训。准确地说,生成者是一个旨在重建真实交易数据的自动Encoder,而歧视者是一个完全连接的欺诈检测网络。解释模块有3个白箱解释器分别负责对AutoEncoder、歧视者和整个检测模型进行解释。实验结果显示我们在基准数据集与基线相比的欺诈检测模型上的最新表现。此外,3个解释者还提出了预测分析,清晰地展示了每个感兴趣的特性如何促进最终模型。

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在数据挖掘中,异常检测(英语:anomaly detection)对不符合预期模式或数据集中其他项目的项目、事件或观测值的识别。通常异常项目会转变成银行欺诈、结构缺陷、医疗问题、文本错误等类型的问题。异常也被称为离群值、新奇、噪声、偏差和例外。 特别是在检测滥用与网络入侵时,有趣性对象往往不是罕见对象,但却是超出预料的突发活动。这种模式不遵循通常统计定义中把异常点看作是罕见对象,于是许多异常检测方法(特别是无监督的方法)将对此类数据失效,除非进行了合适的聚集。相反,聚类分析算法可能可以检测出这些模式形成的微聚类。 有三大类异常检测方法。[1] 在假设数据集中大多数实例都是正常的前提下,无监督异常检测方法能通过寻找与其他数据最不匹配的实例来检测出未标记测试数据的异常。监督式异常检测方法需要一个已经被标记“正常”与“异常”的数据集,并涉及到训练分类器(与许多其他的统计分类问题的关键区别是异常检测的内在不均衡性)。半监督式异常检测方法根据一个给定的正常训练数据集创建一个表示正常行为的模型,然后检测由学习模型生成的测试实例的可能性。
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