CN116830140A - 用于生成模拟实时交易的合成图的系统、方法和计算机程序产品 - Google Patents
用于生成模拟实时交易的合成图的系统、方法和计算机程序产品 Download PDFInfo
- Publication number
- CN116830140A CN116830140A CN202280008508.9A CN202280008508A CN116830140A CN 116830140 A CN116830140 A CN 116830140A CN 202280008508 A CN202280008508 A CN 202280008508A CN 116830140 A CN116830140 A CN 116830140A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- payment
- graph
- transaction
- account
- nodes
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 81
- 238000004590 computer program Methods 0.000 title claims abstract description 18
- 239000002131 composite material Substances 0.000 title abstract description 19
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 claims abstract description 56
- 230000000694 effects Effects 0.000 claims abstract description 46
- 230000009471 action Effects 0.000 claims abstract description 19
- 238000005070 sampling Methods 0.000 claims description 41
- 230000003993 interaction Effects 0.000 claims description 16
- 238000012546 transfer Methods 0.000 description 78
- 230000008569 process Effects 0.000 description 26
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 20
- 241001331845 Equus asinus x caballus Species 0.000 description 15
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 15
- 238000004900 laundering Methods 0.000 description 14
- 230000002123 temporal effect Effects 0.000 description 9
- 230000006870 function Effects 0.000 description 8
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 8
- 238000003860 storage Methods 0.000 description 8
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 6
- 230000003042 antagnostic effect Effects 0.000 description 5
- 230000001413 cellular effect Effects 0.000 description 5
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 3
- 238000013475 authorization Methods 0.000 description 2
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 2
- 230000000977 initiatory effect Effects 0.000 description 2
- 238000011835 investigation Methods 0.000 description 2
- 230000000153 supplemental effect Effects 0.000 description 2
- 230000001133 acceleration Effects 0.000 description 1
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 description 1
- 230000006399 behavior Effects 0.000 description 1
- 230000007812 deficiency Effects 0.000 description 1
- 238000009826 distribution Methods 0.000 description 1
- 239000000835 fiber Substances 0.000 description 1
- 239000011521 glass Substances 0.000 description 1
- 238000003780 insertion Methods 0.000 description 1
- 230000037431 insertion Effects 0.000 description 1
- 230000007774 longterm Effects 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000002093 peripheral effect Effects 0.000 description 1
- 229920002239 polyacrylonitrile Polymers 0.000 description 1
- 201000006292 polyarteritis nodosa Diseases 0.000 description 1
- 229920001690 polydopamine Polymers 0.000 description 1
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 1
- 238000012549 training Methods 0.000 description 1
Landscapes
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
提供了一种用于生成模拟实时支付交易的合成图的计算机实施的方法,所述方法包括:生成包括多个节点和连接所述多个节点的多个边的基本支付图,其中每个节点表示实体,并且每个边表示可进行涉及所述边连接的两个实体的实时支付交易的概率,其中,所述真实支付交易是人为创建的;基于所述基本支付图生成多个动态支付图;将表示对抗活动的模式插入所述多个动态支付图中;以及使用所述多个动态支付图执行与机器学习技术相关联的动作。还提供了系统和计算机程序产品。
Description
相关申请的交叉引用
本申请要求2021年1月19日提交的第63/138,920号美国临时专利申请和2021年5月19日提交的第63/190,439号美国临时专利申请的优先权,以上申请的全文特此以引用的方式并入。
技术领域
本发明大体上涉及用于生成合成图的系统、装置、产品、设备和方法,并且在一个特定实施例或方面中,涉及用于生成模拟实时支付交易的合成图的系统、产品和方法。
背景技术
实时支付交易(例如,更快速的支付、即刻支付、即时支付等)可以指即时地进行从支付者向收款人传输支付消息和与支付交易相关联的资金的可用性,使得资金的转移实时或接近实时地发生的支付交易。实时支付交易系统可以包括实现金融机构与金融系统之间的即时资金转移的技术。此外,实时支付交易系统的技术可以被设计成促进跨支付类别的支付交易,包括企业对企业(B2B)、企业对消费者(B2C)、消费者对企业(C2B)、个人对个人(P2P)、政府对公民(G2C)和/或账户对账户(A2A)交易。
然而,由于实时支付交易的新生性质,目前没有可公开获得的或对应于历史实际(例如,现实世界)实时支付交易的编译数据集。由于这一点,没有可从其开发机器学习技术以提供风险管理和决策的可用数据集。
发明内容
因此,公开了用于生成模拟实时支付交易的合成图的系统、装置、产品、设备和/或方法,其克服了现有技术的一些或全部缺陷。
根据一些非限制性实施例或方面,提供了一种用于生成模拟实时支付交易的合成图的方法。所述方法包括利用至少一个处理器生成包括多个节点和连接所述多个节点的多个边的基本支付图,其中,每个节点表示实体,并且每个边表示可进行涉及由所述边连接的两个实体的实时支付交易的概率,其中,所述实时支付交易是人为创建的。所述方法还包括利用所述至少一个处理器基于所述基本支付图生成多个动态支付图。所述方法还包括利用所述至少一个处理器将表示对抗活动的模式插入所述多个动态支付图中。所述方法还包括利用所述至少一个处理器使用所述多个动态支付图执行与机器学习技术相关联的动作。
根据一些非限制性实施例或方面,提供了一种用于生成模拟实时支付交易的合成图的系统。所述系统包括至少一个处理器,其中,所述至少一个处理器被编程或配置成生成包括多个节点和连接所述多个节点的多个边的基本支付图,其中,每个节点表示实体,并且每个边表示可进行涉及由所述边连接的两个实体的实时支付交易的概率,其中,所述实时支付交易是人为创建的。所述至少一个处理器还被编程或配置成基于所述基本支付图生成多个动态支付图。所述至少一个处理器还被编程或配置成将表示对抗活动的模式插入所述多个动态支付图中。所述至少一个处理器还被编程或配置成使用所述多个动态支付图执行与机器学习技术相关联的动作。
根据一些非限制性实施例或方面,提供了一种用于生成模拟实时支付交易的合成图的计算机程序产品。所述计算机程序产品包括至少一个非暂态计算机可读介质,所述至少一个非暂态计算机可读介质包括一个或多个指令,所述一个或多个指令在由至少一个处理器执行时使所述至少一个处理器生成包括多个节点和连接所述多个节点的多个边的基本支付图,其中,每个节点表示实体,并且每个边表示可进行涉及由所述边连接的两个实体的实时支付交易的概率,其中,所述实时支付交易是人为创建的。所述一个或多个指令还使所述至少一个处理器基于所述基本支付图生成多个动态支付图。所述一个或多个指令还使所述至少一个处理器将表示对抗活动的模式插入所述多个动态支付图中。所述一个或多个指令还使所述至少一个处理器使用所述多个动态支付图执行与机器学习技术相关联的动作。
在以下编号条款中阐述其它实施例:
条款1:一种方法,包括:利用至少一个处理器生成包括多个节点和连接所述多个节点的多个边的基本支付图,其中,每个节点表示实体,并且每个边表示可进行涉及由所述边连接的两个实体的实时支付交易的概率,并且其中,所述实时支付交易是人为创建的;利用所述至少一个处理器基于所述基本支付图生成多个动态支付图;利用所述至少一个处理器将表示对抗活动的模式插入所述多个动态支付图中;以及利用所述至少一个处理器使用所述多个动态支付图执行与机器学习技术相关联的动作。
条款2:根据条款1所述的方法,还包括:将多个账户参数分配给所述多个节点中的每个节点;以及将多个交易参数分配给所述多个边中的每个边。
条款3:根据条款1或2所述的方法,其中,将所述多个交易参数分配给所述多个边中的每个边包括:为所述多个边中的每个边分配概率参数和交互参数。
条款4:根据条款1-3中任一项所述的方法,其中,生成所述基本支付图包括:基于多个Barabasi-Albert图结构生成所述基本支付图。
条款5:根据条款1-4中任一项所述的方法,其中,生成所述多个动态支付图包括:对所述基本支付图的第一多个节点和第一多个边进行采样,以生成所述多个动态支付图中的第一动态支付图,其中,所述第一动态支付图与第一时间段相关联。
条款6:根据条款1-5中任一项所述的方法,其中,所述第一动态支付图包括第二多个边,其中,所述第二多个边中的每个边包括实时支付交易参数,并且其中,所述实时支付交易参数包括:实时支付交易的时间段;所述实时支付交易的交易标识符;以及所述实时支付交易的交易金额。
条款7:根据条款1-6中任一项的方法,其中,对所述基本支付图的第一多个节点和边进行采样以生成所述多个动态支付图中的第一动态支付图包括:基于所述多个节点中的每个节点的一个或多个账户参数、所述多个边中的每个边的一个或多个交易参数,或其任何组合对所述基本支付图的第一多个节点和边进行采样。
条款8:一种系统,包括:至少一个处理器;其中,所述至少一个处理器被编程或配置成:生成包括多个节点和连接所述多个节点的多个边的基本支付图,其中,每个节点表示实体,并且每个边表示可进行涉及由所述边连接的两个实体的实时支付交易的概率,并且其中,所述实时支付交易是人为创建的;基于所述基本支付图生成多个动态支付图;将表示对抗活动的模式插入所述多个动态支付图中;以及使用所述多个动态支付图执行与机器学习技术相关联的动作。
条款9:根据条款8所述的系统,其中所述至少一个处理器还被编程或配置成:将多个账户参数分配给所述多个节点中的每个节点;以及将多个交易参数分配给所述多个边中的每个边。
条款10:根据条款8或9所述的系统,其中,当将所述多个交易参数分配给所述多个边中的每个边时,所述至少一个处理器被编程或配置成:为所述多个边中的每个边分配概率参数和交互参数。
条款11:根据条款8-10中任一项所述的系统,其中,当生成所述基本支付图时,所述至少一个处理器被编程或配置成:基于多个Barabasi-Albert图结构生成所述基本支付图。
条款12:根据条款8-11中任一项所述的系统,其中,当生成所述多个动态支付图时,所述至少一个处理器被编程或配置成:对所述基本支付图的第一多个节点和第一多个边进行采样,以生成所述多个动态支付图中的第一动态支付图,其中,所述第一动态支付图与第一时间段相关联。
条款13:根据条款8-12中任一项所述的系统,其中,所述第一动态支付图包括第二多个边,其中,所述第二多个边中的每个边包括实时支付交易参数,并且其中,所述实时支付交易参数包括:实时支付交易的时间段;所述实时支付交易的交易标识符;以及所述实时支付交易的交易金额。
条款14:根据条款8-13中任一项的系统,其中,当对所述基本支付图的第一多个节点和边进行采样以生成所述多个动态支付图中的第一动态支付图时,所述至少一个处理器被编程或配置成:基于所述多个节点中的每个节点的一个或多个账户参数、所述多个边中的每个边的一个或多个交易参数,或其任何组合对所述基本支付图的第一多个节点和边进行采样。
条款15:一种计算机程序产品,所述计算机程序产品包括至少一个非暂态计算机可读介质,所述至少一个非暂态计算机可读介质包括一个或多个指令,所述一个或多个指令在由至少一个处理器执行时使所述至少一个处理器:生成包括多个节点和连接所述多个节点的多个边的基本支付图,其中,每个节点表示实体,并且每个边表示可进行涉及由所述边连接的两个实体的实时支付交易的概率,并且其中,所述实时支付交易是人为创建的;基于所述基本支付图生成多个动态支付图;将表示对抗活动的模式插入所述多个动态支付图中;以及使用所述多个动态支付图执行与机器学习技术相关联的动作。
条款16:根据条款15所述的计算机程序产品,其中,所述一个或多个指令还使所述至少一个处理器:将多个账户参数分配给所述多个节点中的每个节点;以及将多个交易参数分配给所述多个边中的每个边。
条款17:根据条款15或16所述的计算机程序产品,其中,使所述至少一个处理器将所述多个交易参数分配给所述多个边中的每个边的一个或多个指令使所述至少一个处理器:为所述多个边中的每个边分配概率参数和交互参数。
条款18:根据条款15-17中任一项所述的计算机程序产品,其中,使所述至少一个处理器生成所述基本支付图的一个或多个指令使所述至少一个处理器:基于多个Barabasi-Albert图结构生成所述基本支付图。
条款19:根据条款15-18中任一项所述的计算机程序产品,其中,使所述至少一个处理器生成所述多个动态支付图的一个或多个指令使所述至少一个处理器:对所述基本支付图的第一多个节点和第一多个边进行采样,以生成所述多个动态支付图中的第一动态支付图,其中,所述第一动态支付图与第一时间段相关联。
条款20:根据条款15-19中任一项所述的计算机程序产品,其中,所述第一动态支付图包括第二多个边,其中,所述第二多个边中的每个边包括实时支付交易参数,并且其中,所述实时支付交易参数包括:实时支付交易的时间段;所述实时支付交易的交易标识符;以及所述实时支付交易的交易金额。
在参考附图考虑以下描述和所附权利要求书时,本公开的这些和其他特征和特性以及相关结构元件和各部分的组合的操作方法和功能以及制造经济性将变得更加显而易见,所有附图形成本说明书的部分,其中相似附图标号在各图中标示对应部分。然而,应明确地理解,图式仅用于说明及描述的目的,且不希望作为对本公开的限制的定义。除非上下文另外明确规定,否则在本说明书和权利要求书中使用时,单数形式“一”和“所述”包括多个指示物。
附图说明
下文参考附图中所示的示范性实施例更详细地解释本公开的额外优点和细节,在附图中:
图1是可以根据本公开的原理实施本文中所描述的系统、装置、产品、设备和/或方法的环境的非限制性实施例或方面的图式;
图2是图1的一个或多个装置的部件的非限制性实施例或方面的图式;
图3是用于生成模拟实时支付交易的合成图的过程的非限制性实施例或方面的流程图;
图4A-4C是用于生成模拟实时支付交易的合成图的过程的实施方式的非限制性实施例或方面的图式;
图5A-5D是表示欺诈对抗活动的模式的图形表示的非限制性实施例或方面的图式;
图5E是插入表示欺诈对抗活动的模式的实施方式的非限制性实施例或方面的图式;
图6A-6D是表示洗钱对抗活动的模式的图形表示的非限制性实施例或方面的图式;以及
图6E是插入表示洗钱对抗活动的模式的实施方式的非限制性实施例或方面的图式。
具体实施方式
下文出于描述的目的,术语“端”、“上”、“下”、“右”、“左”、“竖直”、“水平”、“顶部”、“底部”、“横向”、“纵向”以及其衍生词应涉及本公开如其在附图中的取向。然而,应理解,除了明确指定相反情况之外,本公开可以采用各种替代变化和步骤序列。还应理解,附图中所示的和以下说明中描述的特定装置和过程仅仅是本公开的示范性实施例或方面。因此,除非另有指示,否则与本文公开的实施例或实施例的方面相关联的特定维度和其它物理特性不应被视为限制。
本文所使用的方面、部件、元件、结构、动作、步骤、功能、指令等都不应当被理解为是关键的或必要的,除非明确地如此描述。另外,如本文所使用,冠词“一”希望包括一个或多个项目,且可与“一个或多个”和“至少一个”互换使用。此外,如本文所使用,术语“集合”希望包括一个或多个项目(例如,相关项目、不相关项目、相关项目与不相关项目的组合等),并且可与“一个或多个”或“至少一个”互换使用。在希望仅有一个项目的情况下,使用术语“一个”或类似语言。且,如本文所使用,术语“具有”等希望是开放式术语。另外,除非另外明确陈述,否则短语“基于”希望意味着“至少部分地基于”。在适当的情况下,短语“基于”还可以意指“响应于”。
本文中结合阈值描述一些非限制性实施例或方面。如本文中所使用,满足阈值可以指值大于阈值、多于阈值、高于阈值、大于或等于阈值、小于阈值、少于阈值、低于阈值、小于或等于阈值、等于阈值等。
如本文所用,术语“通信”和“传送”可指信息(例如,数据、信号、消息、指令、命令等)的接收、接纳、传输、传送、提供等。一个单元(例如,装置、系统、装置或系统的部件、其组合等)与另一单元通信意味着所述一个单元能够直接或间接地从所述另一单元接收信息和/或向所述另一单元传输信息。这可以指代本质上有线和/或无线的直接或间接连接。另外,尽管所发送的信息可以在第一单元与第二单元之间被修改、处理、中继和/或路由,但这两个单元也可以彼此通信。例如,即使第一单元被动地接收信息且不会主动地将信息发送到第二单元,第一单元也可以与第二单元通信。作为另一示例,如果至少一个中间单元(例如,位于第一单元与第二单元之间的第三单元)处理从第一单元接收的信息并且将处理后的信息传送到第二单元,则第一单元可以与第二单元通信。在一些非限制性实施例或方面中,消息可以指代包括数据的网络分组(例如,数据分组等)。应了解,许多其他布置是可能的。
如本文所使用,术语“发行方机构”、“便携式金融装置发行方”、“发行方”或“发行方银行”可指代向客户提供账户用于进行交易(例如,支付交易)(例如发起信用和/或借记支付)的一个或多个实体。例如,发行方机构可向客户提供唯一地标识与所述客户相关联的一个或多个账户的账户标识符,例如主账号(PAN)。账户标识符可以在例如实体金融工具(例如,支付卡)等便携式金融装置上实施,和/或可以是电子的且用于电子支付。术语“发行方机构”和“发行方机构系统”也可指代由发行方机构或代表发行方机构操作的一个或多个计算机系统,例如执行一个或多个软件应用程序的服务器计算机。举例来说,发行方机构系统可以包括用于授权支付交易的一个或多个授权服务器。
如本文所使用,术语“账户标识符”可以包括一个或多个PAN、令牌,或与客户账户相关联的其它标识符。术语“令牌”可以指用作PAN等原始账户标识符的替代或替换标识符的标识符。账户标识符可以是字母数字或字符和/或符号的任何组合。令牌可与一个或多个数据结构(例如,一个或多个数据库等)中的PAN或其它原始账户标识符相关联,使得令牌可用于进行交易而无需直接使用原始账户标识符。在一些实例中,例如PAN等原始账户标识符可以与用于不同个人或目的的多个令牌相关联。发行方机构可以与唯一地标识发行方机构的银行标识号(BIN)相关联。
如本文中所使用,术语“账户标识符”可以包括与用户账户相关联的一种或多种类型的标识符(例如,PAN、卡号、支付卡号、令牌等)。在一些非限制性实施例或方面中,发行方机构可向用户提供账户标识符(例如,PAN、令牌等),所述账户标识符唯一地标识与所述用户相关联的一个或多个账户。账户标识符可在物理金融工具(例如,便携式金融工具、支付卡、信用卡、借记卡等)上体现,和/或可为传送到用户使得用户可用于电子支付的电子信息。在一些非限制性实施例或方面中,账户标识符可以是原始账户标识符,其中在创建与账户标识符相关联的账户时,将原始账户标识符提供给用户。在一些非限制性实施例或方面中,账户标识符可以是在将原始账户标识符提供给用户之后提供给用户的账户标识符(例如,补充账户标识符)。例如,如果原始账户标识符被遗忘、被盗等,则补充账户标识符可提供给用户。在一些非限制性实施例或方面中,账户标识符可直接或间接地与发行方机构相关联,使得账户标识符可以是映射到PAN或其它类型账户标识符的令牌。账户标识符可以是字母数字、字符和/或符号的任何组合等。
如本文中所使用,术语“令牌”可指代用作账户标识符(例如PAN)的替代或替换标识符的标识符。令牌可与一种或多种数据结构中的PAN或其它账户标识符相关联,使得其可用于进行交易(例如,支付交易)而无需直接使用账户标识符(例如PAN)。在一些实例中,账户标识符(例如PAN)可以与用于不同用途或目的的多个令牌相关联。
如本文所使用,术语“商家”可指代一个或多个实体(例如,基于交易(例如,支付交易)向用户(例如,客户、消费者、商家的客户等)提供商品和/或服务和/或对商品和/或服务的访问的零售企业的运营者)。如本文所使用,术语“商家系统”可以指由商家或代表商家操作的一个或多个计算机系统,例如执行一个或多个软件应用程序的服务器计算机。如本文所使用,术语“产品”可以指商家提供的一种或多种商品和/或服务。
如本文所使用,“销售点(POS)装置”可指代可由商家使用以发起交易(例如,支付交易)、参与交易和/或处理交易的一个或多个装置。例如,POS装置可以包括一个或多个计算机、外围装置、读卡器、近场通信(NFC)接收器、射频标识(RFID)接收器和/或其他非接触式收发器或接收器、基于接触的接收器、支付终端、计算机、服务器、输入装置等。
如本文所使用,术语“交易服务提供商”可以指接收来自商家或其它实体的交易授权请求且在一些情况下通过交易服务提供商与发行方机构之间的协议来提供支付保证的实体。在一些非限制性实施例或方面中,交易服务提供商可以包括信用卡公司、借记卡公司、诸如 American/>的支付网络,或处理交易的任何其它实体。如本文所使用,术语“交易服务提供商系统”可以指由交易服务提供商或代表交易服务提供商操作的一个或多个计算机系统,例如执行一个或多个软件应用程序的交易服务提供商系统。交易服务提供商系统可以包括一个或多个处理器,并且在一些非限制性实施例或方面中,可以由交易服务提供商或代表交易服务提供商操作。
如本文所使用,术语“收单方”可以指由交易服务提供商许可且由交易服务提供商批准可以使用与交易服务提供商相关联的便携式金融装置发起交易(例如,支付交易)的实体。如本文中所使用,术语“收单方系统”也可以指由收单方或代表收单方操作的一个或多个计算机系统、计算机装置等等。收单方可发起的交易可以包括支付交易(例如,购买、原始信用交易(OCT)、账户资金交易(AFT)等)。在一些非限制性实施例或方面中,收单方可以由交易服务提供商授权以与商家或服务提供商签约,来使用交易服务提供商的便携式金融装置发起交易。收单方可以与支付服务商签合约,以使支付服务商能够向商家提供发起。收单方可以根据交易服务提供商规章监视支付服务商的合规性。收单方可以对支付服务商进行尽职调查,并确保在与受赞助的商家签约之前发生适当的尽职调查。收单方可能对他们操作或赞助的所有交易服务提供商计划负责任。收单方可以负责收单方支付服务商、由收单方支付服务商赞助的商家等等的行为。在一些非限制性实施例或方面中,收单方可以是金融机构,例如银行。
如本文所使用,术语“电子钱包”、“电子钱包移动应用程序”和“数字钱包”可指代被配置成发起和/或进行交易(例如,支付交易、电子支付交易等)的一个或多个电子装置和/或一个或多个软件应用程序。例如,电子钱包可以包括用户装置(例如,移动装置)执行用于维护和向用户装置提供交易数据的应用程序和服务器侧软件和/或数据库。如本文所使用,术语“电子钱包提供商”可以包括为用户(例如,客户)提供和/或维护电子钱包和/或电子钱包移动应用程序的实体。电子钱包提供商的示例包括但不限于GoogleAndroid/>Apple/>和Samsung/>在一些非限制性示例中,金融机构(例如,发行方机构)可以是电子钱包提供商。如本文中所使用,术语“电子钱包提供商系统”可指代由电子钱包提供商或代表电子钱包提供商操作的一个或多个计算机系统、计算机装置、服务器、服务器群组等。
如本文所使用,术语“便携式金融装置”可以指代支付卡(例如,信用卡或借记卡)、礼品卡、智能卡、智能介质、工资卡、医疗保健卡、腕带、含有账户信息的机器可读介质、钥匙链装置或吊坠、RFID应答器、零售商折扣或会员卡、蜂窝电话、电子钱包移动应用程序、个人数字助理(PDA)、寻呼机、安全卡、计算机、访问卡、无线终端、应答器等。在一些非限制性实施例或方面中,便携式金融装置可以包括易失性或非易失性存储器以存储信息(例如,账户标识符、账户持有人的姓名和/或其类似者)。
如本文中所使用,术语“支付网关”可指实体和/或由此类实体或代表此类实体操作的支付处理系统,所述实体(例如商家服务提供商、支付服务提供商、支付服务商、与收单方有合约的支付服务商、支付集合人(payment aggregator)等)将支付服务(例如交易服务提供商支付服务、支付处理服务等)提供到一个或多个商家。支付服务可与由交易服务提供商管理的便携式金融装置的使用相关联。如本文中所使用,术语“支付网关系统”可指代由支付网关或代表支付网关操作的一个或多个计算机系统、计算机装置、服务器、服务器群组等,和/或支付网关本身。术语“支付网关移动应用程序”可以指被配置成提供交易(例如,支付交易、电子支付交易等)的支付服务的一个或多个电子装置和/或一个或多个软件应用程序。
如本文所使用,术语“客户端装置”可以指远离服务器、用于访问服务器提供的功能性的一个或多个装置(例如,客户端装置)或一个或多个系统(例如,客户端系统)。例如,客户端装置可以包括一个或多个计算装置(例如,一个或多个计算机、计算机器、处理器、电子计算机、信息处理系统等)、便携式计算机、平板计算机、蜂窝电话、智能电话、可穿戴装置(例如,手表、框架眼镜、隐形眼镜、衣服等)、PDA等。
如本文所使用,术语“服务器”可以指经由网络(例如,公共网络、专用网络、因特网等)向一个或多个装置(例如,一个或多个客户端装置)提供功能性的一个或多个装置。例如,服务器可以包括一个或多个计算装置。
如本文所使用,术语“系统”可指一个或多个装置,例如,一个或多个处理器、服务器、客户端装置、包括软件应用程序的计算装置等。
在一些非限制性实施例或方面中,如本文所使用,对“服务器”或“处理器”的引用可指先前所述的陈述为执行先前步骤或功能的服务器和/或处理器、不同的服务器和/或处理器,和/或服务器和/或处理器的组合。例如,如在说明书和权利要求书中所使用的,陈述为执行第一步骤或功能的第一服务器和/或第一处理器可指陈述为执行第二步骤或功能的相同或不同服务器和/或处理器。
本公开的非限制性实施例或方面涉及用于生成模拟实时支付交易的合成图的系统、方法和计算机程序产品。在一些非限制性实施例或方面中,一种计算机实施的方法可以包括图生成系统,所述图生成系统:生成基本支付图,所述基本支付图包括多个节点和连接所述多个节点的多个边,其中每个节点表示实体,并且每个边表示可进行涉及由所述边连接的两个实体的实时支付交易的概率,并且所述真实支付交易是人为创建的;基于所述基本支付图生成多个动态支付图;将表示对抗活动的模式插入所述多个动态支付图中;以及使用所述多个动态支付图执行与机器学习技术相关联的动作。
通过这种方式,图生成系统可以提供表示实际实时支付交易的数据集。另外,可以开发机器学习技术以提供与实时支付交易有关的风险管理和决策。
现在参考图1,图1是可以实施本文中所描述的装置、系统和/或方法的示例性环境100的图式。如图1所示,环境100包括图生成系统102、机器学习实施系统104、用户装置106和通信网络108。图生成系统102、机器学习实施系统104和/或用户装置106可以通过有线连接、无线连接或有线和无线连接的组合互连(例如,建立通信连接)。
图生成系统102可以包括一个或多个计算装置,所述一个或多个计算装置被配置成经由通信网络108与机器学习实施系统104和/或用户装置106通信。例如,图生成系统102可以包括服务器、服务器群组和/或其他类似装置。在一些非限制性实施例或方面中,图生成系统102可以与如本文所描述的交易服务提供商相关联。另外或替代地,图生成系统102可以与交易服务提供商系统、发行方系统、收单方系统、商家系统、支付网关系统等相关联。在一些非限制性实施例或方面中,图生成系统102可以与数据存储装置通信,所述数据存储装置对于图生成系统102可以是本地或远程的。在一些非限制性实施例或方面中,图生成系统102能够从数据存储装置接收信息,将信息存储在数据存储装置中,将信息发送到数据存储装置,和/或搜索数据存储装置中存储的信息。
机器学习实施系统104可以包括计算装置,所述计算装置被配置成经由通信网络108与图生成系统102和/或用户装置106通信。例如,机器学习实施系统104可以包括计算装置,例如服务器、服务器群组和/或其它类似装置。在一些非限制性实施例或方面中,机器学习实施系统104可以与交易服务提供商系统、发行方系统、收单方系统、商家系统、支付网关系统等相关联。另外或替代地,机器学习实施系统104可以生成(例如,训练、验证、再训练等)、存储和/或实施一个或多个机器学习模型(例如,操作一个或多个机器学习模型、提供输入到一个或多个机器学习模型和/或从一个或多个机器学习模型提供输出等)。在一些非限制性实施例或方面中,机器学习实施系统104可以是图生成系统102的部件。
用户装置106可以包括计算装置,所述计算装置被配置成经由通信网络108与图生成系统102和/或机器学习实施系统104通信。例如,机器学习实施系统104可以包括计算装置,例如台式计算机、便携式计算机(例如,平板电脑、膝上型计算机等)、移动装置(例如,蜂窝电话、智能电话、个人数字助理、可穿戴装置等)和/或其它类似装置。在一些非限制性实施例或方面中,用户装置106可以与用户(例如,操作用户装置106的个人)相关联。
通信网络108可以包括一个或多个有线和/或无线网络。例如,通信网络108可以包括蜂窝网络(例如,长期演进(LTE)网络、第三代(3G)网络、第四代(4G)网络、第五代网络(5G)网络、码分多址(CDMA)网络等)、公用陆地移动网络(PLMN)、局域网(LAN)、广域网(WAN)、城域网(MAN)、电话网络(例如,公共交换电话网络(PSTN)等)、专用网络、自组网络、内联网、因特网、基于光纤的网络、云计算网络等,和/或这些中的一些或全部或者其它类型的网络的组合。
提供图1中所示的装置和网络的数量和布置作为示例。可能存在与图1中所示的那些相比额外的装置和/或网络、更少的装置和/或网络、不同的装置和/或网络,或不同地布置的装置和/或网络。此外,图1中所示的两个或更多个装置可在单个装置内实施,或图1中所示的单个装置可实施为多个分布式装置。另外或替代地,环境100的一组装置(例如,一个或多个装置)可以执行被描述为由环境100的另一组装置执行的一个或多个功能。
现在参考图2,图2是装置200的示例性部件的图式。装置200可以对应于图生成系统102(例如,图生成系统102的一个或多个装置)、机器学习实施系统104(例如,机器学习实施系统104的一个或多个装置)和/或用户装置106。在一些非限制性实施例或方面中,图生成系统102、机器学习实施系统104和/或用户装置106可以包括至少一个装置200和/或装置200的至少一个部件。如图2所示,装置200可以包括总线202、处理器204、存储器206、存储部件208、输入部件210、输出部件212和通信接口214。
总线202可以包括准许装置200的部件之间的通信的部件。在一些非限制性实施例或方面中,处理器204可以在硬件、软件,或硬件和软件的组合中实施。例如,处理器204可以包括处理器(例如,中央处理单元(CPU)、图形处理单元(GPU)、加速处理单元(APU)等)、微处理器、数字信号处理器(DSP)和/或可以被编程为执行功能的任何处理部件(例如,现场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)等)。存储器206可以包括随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM),和/或存储供处理器204使用的信息和/或指令的另一类型的动态或静态存储器(例如,快闪存储器、磁存储器、光学存储器等)。
存储部件208可存储与装置200的操作和使用相关联的信息和/或软件。例如,存储部件208可以包括硬盘(例如,磁盘、光盘、磁光盘、固态磁盘等)、压缩光盘(CD)、数字多功能光盘(DVD)、软盘、盒带、磁带和/或另一类型的计算机可读介质,以及对应的驱动器。
输入部件210可以包括准许装置200例如通过用户输入(例如,触摸屏显示器、键盘、小键盘、鼠标、按钮、开关、麦克风等)接收信息的部件。另外或替代地,输入部件210可以包括用于感测信息的传感器(例如全球定位系统(GPS)部件、加速度计、陀螺仪、致动器等)。输出部件212可以包括提供来自装置200的输出信息的部件(例如,显示器、扬声器、一个或多个发光二极管(LED)等)。
通信接口214可以包括收发器式部件(例如,收发器、独立的接收器和发送器等),该收发器式部件使得装置200能够例如经由有线连接、无线连接,或有线连接和无线连接的组合与其它装置通信。通信接口214可以准许装置200接收来自另一装置的信息和/或向另一装置提供信息。例如,通信接口214可以包括以太网接口、光学接口、同轴接口、红外接口、射频(RF)接口、通用串行总线(USB)接口、接口、蜂窝网络接口等。
装置200可以执行本文描述的一个或多个过程。装置200可以基于处理器204执行由例如存储器206和/或存储部件208的计算机可读介质存储的软件指令来执行这些过程。计算机可读介质(例如,非瞬态计算机可读介质)在本文中定义为非瞬态存储器装置。存储器装置包括位于单个物理存储装置内的存储器空间或跨多个物理存储装置扩展的存储器空间。
软件指令可以经由通信接口214从另一计算机可读介质或从另一装置读取到存储器206和/或存储部件208中。在被执行时,存储在存储器206和/或存储部件208中的软件指令可以使处理器204执行本文描述的一个或多个过程。另外或替代地,硬接线电路可替代或结合软件指令使用以执行本文中所描述的一个或多个过程。因此,本文所描述的实施例不限于硬件电路和软件的任何特定组合。
提供图2中所示的部件的数量和布置作为示例。在一些非限制性实施例或方面中,装置200可以包括与图2中所示的那些相比额外的部件、更少的部件、不同的部件或不同地布置的部件。另外或替代地,装置200的一组部件(例如一个或多个部件)可执行被描述为由装置200的另一组部件执行的一个或多个功能。
现在参考图3,图3是用于生成模拟实时支付交易的合成图的过程300的非限制性实施例或方面的流程图。在一些非限制性实施例或方面中,可以由图生成系统102(例如,图生成系统102的一个或多个装置)(例如,完全、部分地等)执行过程300的一个或多个步骤。在一些非限制性实施例或方面中,过程300的一个或多个步骤可以由独立于或包括图生成系统102(例如,图生成系统102的一个或多个装置)、机器学习实施系统104(例如,机器学习实施系统104的一个或多个装置)、用户装置106和/或通信网络108(例如,通信网络108的一个或多个装置)的另一装置或装置群组(例如,完全、部分地等)执行。
如图3中所示,在步骤302,过程300包括生成基本支付图,该基本支付图具有多个节点和连接多个节点的多个边。例如,图生成系统102可以生成基本支付图,该基本支付图具有多个节点和连接多个节点的多个边。在一些非限制性实施例或方面中,多个节点可以包括数百万个节点,多个边可以包括数百万个边。在一些非限制性实施例或方面中,每个节点可以表示实体(例如,个人,例如客户;企业,例如商家等)或实体的账户。在一些非限制性实施例或方面中,每个边可以包括表示可进行涉及由所述边连接的两个实体的实时支付交易的概率的参数。真实支付交易可以包括人为创建的真实支付交易。例如,真实支付交易可以包括基于现实世界中发生的支付交易的交易数据,然而,所述交易数据和与现实世界中发生的支付交易相关联的交易数据不同。
在一些非限制性实施例或方面中,图生成系统102可以将图属性分配给基本支付图以模拟现实世界支付图。例如,图生成系统102可以将图属性分配给基本支付图,其中图属性基于关于实时支付交易的现实图统计数据。在一些非限制性实施例或方面中,图生成系统102可以从用户装置106接收图属性。
在一些非限制性实施例或方面中,图生成系统102可以将多个账户参数分配给多个节点中的每个节点。例如,图生成系统102可以向每个节点分配账号、账户标识符、银行标识符、银行代号等。在一些非限制性实施例或方面中,图生成系统102可以将多个交易参数分配给多个边中的每个边。例如,图生成系统102可以将概率参数分配给多个边中的每个边。在一些非限制性实施例或方面中,概率参数可以指示可以发生涉及由所述边连接的两个实体的实时支付交易的概率。另外或替代地,图生成系统102可以将交互参数分配给多个边中的每个边。例如,图生成系统102可以分配指示所述边与客户对客户(C2C)交互、客户对企业(C2B)交互、企业对客户(B2C)交互或企业对企业(B2B)交互相关联的参数。在一些非限制性实施例或方面中,图生成系统102可以从用户装置106接收多个账户参数和/或多个交易参数。
在一些非限制性实施例或方面中,图生成系统102可以基于多个Barabasi-Albert图结构生成基本支付图。例如,图生成系统102可以通过组合多个Barabasi-Albert图结构来生成基本支付图。
如图3中进一步所示,在步骤304,过程300包括生成至少一个动态支付图。例如,图生成系统102可以基于基本支付图生成至少一个动态支付图。
在一些非限制性实施例或方面中,图生成系统102可以对基本支付图的多个节点和多个边进行采样以生成动态支付图。在一些非限制性实施例或方面中,图生成系统102可以对基本支付图的多个节点和多个边进行采样以生成预定数量的动态支付图。
在一些非限制性实施例或方面中,图生成系统102可以对基本支付图的第一多个节点和第一多个边进行采样以生成多个动态支付图中的第一动态支付图。第一动态支付图可以与第一时间段相关联。在一些非限制性实施例或方面中,图生成系统102可以对基本支付图的第二多个节点和第二多个边进行采样以生成多个动态支付图中的第二动态支付图。第二动态支付图可以与第二时间段相关联。图生成系统102可以对基本支付图进行预定次数的采样以生成预定数量的动态支付图(例如,多个动态支付图),这些动态支付图各自与时间段(例如,不同时间段)相关联。在一些非限制性实施例或方面中,每个动态支付图包括多个边,并且多个边中的每个边可以包括实时支付交易参数。在一些非限制性实施例或方面中,实时支付交易参数可以包括实时支付交易的时间段、实时支付交易的交易标识符和/或实时支付交易的交易金额。在一些非限制性实施例或方面中,图生成系统102可以基于多个节点中的每个节点的一个或多个账户参数和/或多个边中的每个边的一个或多个交易参数来对基本支付图的多个节点和多个边进行采样。
如图3中进一步所示,在步骤306,过程300包括将表示对抗活动的模式插入至少一个动态支付图中。例如,图生成系统102可以将表示对抗(例如,非法、刑事、违法、欺诈等)活动的一个或多个模式插入至少一个动态支付图中。在一些非限制性实施例或方面中,表示对抗活动的模式可以包括与欺诈相关联的活动(例如,犯罪活动)的图形表示。例如,该模式可以对应于实体之间的交易,所述交易指示账户劫持、商业电子邮件攻击、授权推送支付骗局和/或金字塔骗局。另外或替代地,表示对抗活动的模式可以包括与洗钱相关联的活动(例如,犯罪活动)的图形表示。例如,该模式可以对应于实体之间的交易,所述交易指示资金向实体非法流动、庞氏骗局、资金循环流动和资金在一时间段内向实体非法流动。
如图3中进一步所示,在步骤308,过程300包括执行与机器学习技术相关联的动作。例如,图生成系统102可以执行与机器学习技术相关联的动作。在一些非限制性实施例或方面中,图生成系统102可以将动态支付图发送到机器学习实施系统104,使得机器学习实施系统104可以在动态支付图上执行机器学习技术。在一些非限制性实施例或方面中,图生成系统102可以在动态支付图上执行机器学习技术。在一些非限制性实施例或方面中,图生成系统102可以基于确定存在(例如,在基本支付图中存在)对抗活动的模式来检测与犯罪行为,例如欺诈和/或洗钱行为相关联的交易、账户和/或账户持有人。
在一些非限制性实施例或方面中,图生成系统102可以基于将表示对抗活动的模式插入至少一个动态支付图来生成数据集(例如,训练数据集)。在一个示例中,图生成系统102可以生成包括表示涉及对抗活动的支付交易的多个交易的数据集,其中多个交易基于至少一个动态支付图。在一些非限制性实施例或方面中,图生成系统102可以基于该数据集生成机器学习模型。例如,图生成系统102可以基于数据集训练和/或验证机器学习模型。
现在参考图4A-4C,图4A-4C是用于生成模拟实时支付交易的合成图的过程(例如,过程300)的实施方式400的非限制性实施例或方面的图式。如图4A-4C所示,实施方式400可以包括图生成系统102执行所述过程的步骤。
如图4A中的附图标记405所示,图生成系统102可以生成基本支付图。在一些非限制性实施例或方面中,基本支付图可以包括多个节点和连接多个节点的多个边。在一些非限制性实施例或方面中,节点可以表示企业账户和/或客户账户。在一些非限制性实施例或方面中,边可以表示C2C支付、C2B支付、B2C支付和/或B2B支付。基本支付图中的多个节点中的节点的数量可以是用户参数。在一些非限制性实施例或方面中,基本支付图可以包括参数,例如平均节点度、交易数据的开始和结束日期、每天交易的次数的上限和下限等。在一些非限制性实施例或方面中,多个边中的边的数量可以基于多个节点中的节点的数量和/或其它参数。
在一些非限制性实施例或方面中,图生成系统102可以基于现实图统计数据将图属性分配给基本图。在一些非限制性实施例或方面中,图属性可以是静态图属性或动态图属性。例如,图生成系统102可以将多个静态图属性分配给多个节点中的每个节点,例如账号、账户名称、银行代号、银行识别号等。在一些非限制性实施例或方面中,图生成系统102可以将图属性分配给基本支付图以模拟现实世界支付图。例如,图生成系统102可以基于关于实时支付交易的现实图统计数据分配图属性。
在一些非限制性实施例或方面中,图生成系统102可以基于多个Barabasi-Albert图结构生成基本支付图。例如,图生成系统102可以通过组合多个Barabasi-Albert图结构来生成基本支付图。在一些非限制性实施例或方面中,图生成系统102基于多个Barabasi-Albert图结构生成基本支付图可以增大基本支付图的聚类系数。在一些非限制性实施例或方面中,图生成系统102可以基于不同图结构(例如,空手道俱乐部图结构和Barabasi-Albert图结构)的组合来生成基本支付图。在一些非限制性实施例或方面中,图生成系统102可以基于不同图结构的比率(例如,根据不同图结构的比率的可定制参数)来生成基本支付图。
在一些非限制性实施例或方面中,多个节点中的每个节点可以表示实体,并且多个边中的每个边可以表示可进行涉及由该边连接的两个实体的实时支付交易的概率。在一些非限制性实施例或方面中,图生成系统102可以将多个静态图属性分配给多个边中的每个边。在一些非限制性实施例或方面中,静态图属性可以包括账户参数。在一些非限制性实施例或方面中,静态图属性可以包括交易参数。在一些非限制性实施例或方面中,图生成系统102可以将多个账户参数分配给多个节点中的每个节点。在一些非限制性实施例或方面中,图生成系统102可以将多个交易参数分配给多个边中的每个边。例如,图生成系统102可以向多个边中的每个边分配交易类型(例如,个人对企业(P2B)、个人对个人(P2P)等)和可进行涉及由该边连接的两个实体的实时支付交易的概率。在一些非限制性实施例或方面中,图生成系统102可以为多个边中的每个边分配概率参数和交互参数。
如图4B中的附图标记410所示,图生成系统102可以基于基本支付图创建实时支付交易的表示。在一些非限制性实施例或方面中,图生成系统102可以基于基本支付图的多个节点和多个边人为地创建实时支付交易。在一些非限制性实施例或方面中,图生成系统102可以基于分配给多个节点中的每个节点和多个边中的每个边的多个图属性人为地创建实时支付交易。例如,图生成系统102可以基于分配给选定节点的属性和分配给选定边的属性,沿着从一个选定节点到另一选定节点的选定边人为地创建实时支付交易。
如图4B中的附图标记415所示,图生成系统102可以生成多个动态支付图。在一些非限制性实施例或方面中,图生成系统102可以基于基本支付图生成多个动态支付图。在一些非限制性实施例或方面中,图生成系统102可以对基本支付图的第一多个节点和第一多个边进行采样以生成多个支付图中的第一动态支付图。在一些非限制性实施例或方面中,第一动态支付图可以与第一时间段相关联。在一些非限制性实施例或方面中,图生成系统102可以在时间序列(例如,持续时间、一定量的时间等)内的多个离散时间段处对基本支付图的多个节点和多个边进行采样。例如,图生成系统102可以通过在等于1的离散时间段处对基本支付图的多个节点和多个边进行采样并且通过在等于2的离散时间段处对基本支付图的多个节点和多个边进行采样来生成多个动态支付图。
在一些非限制性实施例或方面中,第一动态支付图可以包括第二多个边。在一些非限制性实施例或方面中,第二多个边中的每个边可以包括实时支付交易参数。在一些非限制性实施例或方面中,实时支付交易参数可以包括实时支付交易的时间段、实时支付交易的交易标识符和实时支付交易的交易金额。在一些非限制性实施例或方面中,图生成系统102可以对基本支付图的多个节点和多个边进行采样,其中,图生成系统102已经人为创建了实时支付交易。以此方式,图生成系统102可以基于对基本支付图的多个节点和多个边进行采样来生成多个动态支付图,所述多个动态支付图包含分配给多个节点中的每个节点和多个边中的每个边的多个图属性。
在一些非限制性实施例或方面中,图生成系统102可以基于分配给多个节点中的每个节点和多个边中的每个边的属性对基本支付图的多个边进行采样。例如,图生成系统102可以基于分配给边的权重对基本支付图的多个边进行采样(例如,对具有较高权重的边进行采样)。在一些非限制性实施例或方面中,图生成系统102可以基于分配给每个节点和每个边的静态图属性将动态图属性(例如,交易金额、交易时间等)分配给多个动态支付图的多个边中的每个边。例如,图生成系统102可以将不同的交易金额分配给多个边中的每个边,其中这些边被分配了不同的静态图属性(例如,B2B边相对于C2C边等)。在一些非限制性实施例或方面中,图生成系统102可以基于预定义统计分布向多个动态支付图的多个边中的每个边分配动态图属性。在一些非限制性实施例或方面中,对基本支付图的第一多个节点和边进行采样以生成多个动态支付图中的第一动态支付图可以包括基于多个节点中的每个节点的一个或多个账户参数、多个边中的每个边的一个或多个交易参数,或其任何组合对基本支付图的第一多个节点和边进行采样。
如图4C中的附图标记420所示,图生成系统102可以执行与机器学习技术相关联的动作。在一些非限制性实施例或方面中,图生成系统102可以基于多个动态支付图执行与机器学习技术相关联的动作。例如,图生成系统102可以基于动态支付图检测多个交易中的一个或多个欺诈性交易。作为另一示例,图生成系统102可以使用动态支付图检测多个交易中的一个或多个洗钱交易。
在一些非限制性实施例或方面中,图生成系统102可以使用多个动态支付图训练一个或多个机器学习模型。在一些非限制性实施例或方面中,动态支付图可以包括表示对抗活动的模式。在一些非限制性实施例或方面中,一个或多个机器学习模型可以包括一个或多个无监督机器学习模型(例如,人工神经网络、自动编码器等)。在一些非限制性实施例或方面中,图生成系统102可以向一个或多个训练过的机器学习模型提供现实世界交易数据作为输入,以用于执行动作。例如,图生成系统102可以向一个或多个训练过的机器学习模型提供现实世界交易数据,使得一个或多个机器学习模型可以检测对抗活动,例如欺诈交易或洗钱交易。
在一些非限制性实施例或方面中,图生成系统102可以从一个或多个机器学习模型接收预测输出。在一些非限制性实施例或方面中,图生成系统102可以基于预测输出执行与机器学习技术相关联的动作。例如,图生成系统102可以基于预测输出将交易标记为欺诈性的。
现在参考图5A-5D,图5A-5D是表示欺诈对抗活动的模式的图形表示的非限制性实施例或方面的图式。如图5A-5D中所示,表示欺诈的模式的图形表示可以包括账户劫持(“ATO”)模式500、企业电子邮件攻击(“BEC”)模式510、授权推送支付(“APP”)模式520和金字塔诈骗模式530。
如图5A中所示,ATO模式500可以包括支付团体502、钱骡团体504、合法账户节点506(例如,多个合法账户、合法账户等)、受害者账户节点508(例如,多个受害者账户、受害者账户等)、恶意账户节点512(例如,多个恶意账户、恶意账户等)、账户连接514以及资金转移方向516。
在一些非限制性实施例或方面中,支付团体可以包括一组账户节点(例如,合法账户节点506)。在一些非限制性实施例或方面中,支付团体502可以包含合法账户节点506、受害者账户节点508和/或账户连接514。在一些非限制性实施例或方面中,支付团体502可以经由每个连接的支付团体502中的合法账户节点506之间的账户连接514连接到其它支付团体502。在一些非限制性实施例或方面中,钱骡团体可以包括一组恶意账户节点(例如,恶意账户节点512)。在一些非限制性实施例或方面中,钱骡团体504可以包含恶意账户节点512和资金转移方向516。在一些非限制性实施例或方面中,合法账户节点506可以包括参与交易的账户的表示,所述交易是不基于对抗活动的正常交易(例如,日常C2C、C2B交易等)。
在一些非限制性实施例或方面中,受害者账户节点可以包括已被恶意账户访问并且可以通过对抗活动参与与恶意账户的交易的账户的表示。在一些非限制性实施例或方面中,受害者账户节点可以包括可以基于恶意账户的对抗活动参与与其他受害者账户的交易的账户的表示。在一些非限制性实施例或方面中,受害者账户节点508可以包括已被至少一个恶意账户节点512访问的合法账户节点506。在一些非限制性实施例或方面中,合法账户节点506可以与受害者账户节点508相同或相似。
在一些非限制性实施例或方面中,恶意账户节点512可以包括获得对受害者账户的访问权限并且可以基于对抗活动参与与受害者账户的交易的账户的表示。在一些非限制性实施例或方面中,恶意账户节点512可以包括可以参与与其他恶意账户的交易的账户的表示。
在一些非限制性实施例或方面中,账户连接514可以包括交易的表示,所述交易是不基于对抗活动的正常交易(例如,日常C2C、C2B交易等)。在一些非限制性实施例或方面中,资金转移方向516可以包括从受害者账户到基于对抗活动的恶意账户的交易的表示。在一些非限制性实施例或方面中,资金转移方向516可以在支付团体502中开始,并在钱骡团体504中终止。
在一些非限制性实施例或方面中,ATO模式500可以包括经由账户连接514在合法账户节点506和/或受害者账户节点508之间进行的交互和/或交易(例如,连接)的图形表示。合法账户节点506和/或受害者账户节点508之间的连接的图形表示由账户连接514表示。在一些非限制性实施例或方面中,ATO模式500可以包括恶意账户节点512经由受害者账户节点508获得对合法账户节点506的访问权限的图形表示。当至少一个恶意账户节点512获得对至少一个合法账户节点506的访问权限时,所述至少一个合法账户节点506可以是受害者账户节点508。在一些非限制性实施例或方面中,ATO模式500可以包括恶意账户节点512经由资金转移方向516将资金从受害者账户节点508转移到恶意账户节点512的图形表示。通过资金转移方向516示出了资金和/或数据转移的图形表示。在一些非限制性实施例或方面中,ATO模式500可以包括恶意账户节点512经由资金转移方向516将资金转移到其它恶意账户节点512的图形表示。在一些非限制性实施例或方面中,ATO模式500可以包括一个受害者账户节点508。在一些非限制性实施例或方面中,ATO模式500可以包括一个受害者账户节点508经由资金转移方向516将资金转移到一个或多个恶意账户节点512的图形表示。
如图5B中所示,BEC模式510可以包括支付团体502、钱骡团体504、合法账户节点506、受害者账户节点508、恶意账户节点512、账户连接514和资金转移方向516。在一些非限制性实施例或方面中,支付团体502可以包括合法账户节点506、受害者账户节点508和/或账户连接514。在一些非限制性实施例或方面中,支付团体502可以经由每个连接的支付团体502中的合法账户节点506之间的账户连接514连接到其它支付团体502。在一些非限制性实施例或方面中,钱骡团体504可以包括恶意账户节点512和资金转移方向516。在一些非限制性实施例或方面中,资金转移方向516可以在支付团体502中开始,并在钱骡团体504中终止。在一些非限制性实施例或方面中,受害者账户节点508可以包括已被一个恶意账户节点512访问的合法账户节点506。在一些非限制性实施例或方面中,合法账户节点506可以与受害者账户节点508相同或相似。
在一些非限制性实施例或方面中,BEC模式510可以包括经由账户连接514在合法账户节点506和/或受害者账户节点508之间进行的交互和/或交易(例如,连接)的图形表示。通过账户连接514示出了合法账户节点506和/或受害者账户节点508之间的连接的图形表示。在一些非限制性实施例或方面中,BEC模式510可以包括恶意账户节点512通过受害者账户节点508获得对合法账户节点506的访问权限的图形表示。当至少一个恶意账户节点512获得对至少一个合法账户节点506的访问权限时,所述至少一个合法账户节点506可以是受害者账户节点508。在一些非限制性实施例或方面中,BEC模式510可以包括恶意账户节点512经由资金转移方向516将资金从受害者账户节点508转移到恶意账户节点512的图形表示。通过资金转移方向516示出了资金和/或数据转移的图形表示。在一些非限制性实施例或方面中,BEC模式510可以包括恶意账户节点512经由资金转移方向516将资金转移到其它恶意账户节点512的图形表示。在一些非限制性实施例或方面中,BEC模式510可以包括一个受害者账户节点508。在一些非限制性实施例或方面中,BEC模式510可以包括一个受害者账户节点508经由资金转移方向516将资金转移到一个恶意账户节点512的图形表示。在一些非限制性实施例或方面中,BEC模式510可以包括一个恶意账户节点512经由资金转移方向516将资金转移到一个或多个其它恶意账户节点512的图形表示。
如图5C中所示,APP模式520可以包括支付团体502、钱骡团体504、合法账户节点506、受害者账户节点508、恶意账户节点512、账户连接514和资金转移方向516。在一些非限制性实施例或方面中,支付团体502可以包括合法账户节点506、受害者账户节点508和/或账户连接514。在一些非限制性实施例或方面中,支付团体502可以经由每个连接的支付团体502中的合法账户节点506之间的账户连接514连接到其它支付团体502。在一些非限制性实施例或方面中,钱骡团体504可以包括恶意账户节点512和资金转移方向516。在一些非限制性实施例或方面中,资金转移方向516可以在支付团体502中开始,并在钱骡团体504中结束。在一些非限制性实施例或方面中,受害者账户节点508可以包括已被至少一个恶意账户节点512访问的合法账户节点506。在一些非限制性实施例或方面中,合法账户节点506可以与受害者账户节点508相同或相似。
在一些非限制性实施例或方面中,APP模式520可以包括经由账户连接514在合法账户节点506和/或受害者账户节点508之间进行的交互和/或交易(例如,连接)的图形表示。通过账户连接514示出了合法账户节点506和/或受害者账户节点508之间的连接的图形表示。在一些非限制性实施例或方面中,APP模式520可以包括恶意账户节点512通过受害者账户节点508获得对合法账户节点506的访问权限的图形表示。当至少一个恶意账户节点512获得对至少一个合法账户节点506的访问权限时,所述至少一个合法账户节点506可以是受害者账户节点508。在一些非限制性实施例或方面中,APP模式520可以包括恶意账户节点512经由资金转移方向516将资金从受害者账户节点508转移到恶意账户节点512的图形表示。通过资金转移方向516示出了资金和/或数据转移的图形表示。在一些非限制性实施例或方面中,APP模式520可以包括恶意账户节点512经由资金转移方向516将资金转移到其它恶意账户节点512的图形表示。在一些非限制性实施例或方面中,APP模式520可以包括一个或多个受害者账户节点508。在一些非限制性实施例或方面中,APP模式520可以包括一个或多个受害者账户节点508经由资金转移方向516将资金转移到一个恶意账户节点512的图形表示。在一些非限制性实施例或方面中,APP模式520可以包括一个恶意账户节点512经由资金转移方向516将资金转移到一个或多个其它恶意账户节点512的图形表示。
如图5D中所示,金字塔诈骗模式530可以包括支付团体502、钱骡团体504、合法账户节点506、受害者账户节点508、恶意账户节点512、账户连接514和资金转移方向516。在一些非限制性实施例或方面中,支付团体502可以包括合法账户节点506、受害者账户节点508、账户连接514和/或资金转移方向516。在一些非限制性实施例或方面中,支付团体502可以经由每个连接的支付团体502中的合法账户节点506和/或受害者账户508之间的账户连接514连接到其它支付团体502。在一些非限制性实施例或方面中,钱骡团体504可以包括恶意账户节点512和资金转移方向516。在一些非限制性实施例或方面中,资金转移方向516可以在支付团体502中开始,并在钱骡团体504中结束。在一些非限制性实施例或方面中,受害者账户节点508可以包括已被至少一个恶意账户节点512访问的合法账户节点506。在一些非限制性实施例或方面中,合法账户节点506可以与受害者账户节点508相同或相似。
在一些非限制性实施例或方面中,金字塔诈骗模式530可以包括经由账户连接514在合法账户节点506和/或受害者账户节点508之间进行的交互和/或交易(例如,连接)的图形表示。通过账户连接514示出了合法账户节点506和/或受害者账户节点508之间的连接的图形表示。在一些非限制性实施例或方面中,金字塔诈骗模式530可以包括恶意账户节点512通过受害者账户节点508获得合法账户节点506的访问权限的图形表示。当至少一个恶意账户节点512获得对至少一个合法账户节点506的访问权限时,所述至少一个合法账户节点506可以是受害者账户节点508。在一些非限制性实施例或方面中,金字塔诈骗模式530可以包括一个或多个受害者账户节点508。在一些非限制性实施例或方面中,金字塔诈骗模式530可以包括恶意账户节点512经由资金转移方向516将资金从受害者账户节点508转移到恶意账户节点512的图形表示。通过资金转移方向516示出了资金和/或数据转移的图形表示。在一些非限制性实施例或方面中,金字塔诈骗模式530可以包括受害者账户节点508经由资金转移方向516将资金从一个或多个其他受害者账户节点508转移到其他受害者账户节点508的图形表示。在一些非限制性实施例或方面中,金字塔诈骗模式530可以包括恶意账户节点512经由资金转移方向516将资金转移到其它恶意账户节点512的图形表示。在一些非限制性实施例或方面中,金字塔诈骗模式530可以包括一个或多个受害者账户节点508经由资金转移方向516将资金转移到一个恶意账户节点512的图形表示。在一些非限制性实施例或方面中,金字塔诈骗模式530可以包括一个恶意账户节点512经由资金转移方向516将资金转移到一个或多个其它恶意账户节点512的图形表示。
现在参考图5E,图5E是插入表示欺诈对抗活动的模式的过程(例如,过程300)的步骤540的实施方式的非限制性实施例或方面的图式。如图5E中所示,步骤540的实施方式可以包括图生成系统102执行所述过程的步骤540。
如图5E中的附图标记505所示,图生成系统102可以插入表示对抗活动的模式。在一些非限制性实施例或方面中,图生成系统102可以基于生成多个动态支付图而插入表示对抗活动的模式。在一些非限制性实施例或方面中,图生成系统102可以在一天的不同时间和/或一周的不同天插入模式差异(例如,包括交易量和/或交易金额)。
在一些非限制性实施例或方面中,表示对抗活动的模式的图形表示可以包括ATO模式500、BEC模式510、APP模式520和金字塔诈骗模式530。在一些非限制性实施例或方面中,图生成系统102可以将表示欺诈对抗活动的模式插入多个动态支付图中。例如,图生成系统102可以将ATO模式500、BEC模式510、APP模式520和/或金字塔诈骗模式530中的一者或多者插入多个动态支付图中,以生成合成支付图。在一些非限制性实施例或方面中,图生成系统102可以将合成支付图输入到一个或多个机器学习模型,以训练一个或多个机器学习模型。在一些非限制性实施例或方面中,图生成系统102可以基于创建实时支付交易的表示而插入表示对抗活动的模式。在一些非限制性实施例或方面中,图生成系统102可以插入表示对抗活动的模式以训练一个或多个机器学习模型,使得图生成系统102可以执行与机器学习技术相关联的动作。
在一些非限制性实施例或方面中,图生成系统102可以将ATO模式500插入多个动态支付图中。在一些非限制性实施例或方面中,图生成系统102可以通过生成ATO模式500的图,对合法账户节点506的动态支付图进行采样,对多个恶意账户节点512的ATO模式500的图进行采样,并连接合法账户节点506和至少一个恶意账户节点512,来将ATO模式500插入多个动态支付图中。在一些非限制性实施例或方面中,图生成系统102可以通过随机地对节点的动态支付图进行采样并选择该节点以表示受害者账户节点508来对合法账户节点506的动态支付图进行采样。在一些非限制性实施例中,图生成系统102可以对多个恶意账户节点512进行采样。在一些非限制性实施例或方面中,可以从特定团体对恶意账户节点512进行采样。在一些非限制性实施例或方面中,可以从不同背景的团体对恶意账户节点512进行采样。在一个示例中,在一时间段内具有良好(例如,非恶意)记录的账户可能被盗窃并成为恶意账户。
在一些非限制性实施例或方面中,图生成系统102可以通过在ATO模式500的图中从恶意账户节点512池采样一个或多个恶意账户节点512来表示第一级恶意账户节点512,而对多个恶意账户节点512进行采样。在一些非限制性实施例或方面中,第一级恶意账户节点512可以直接连接到受害者账户节点508。在一些非限制性实施例或方面中,图生成系统102可以连接被采样的受害者账户节点508和一个或多个恶意账户节点512。在一些非限制性实施例或方面中,图生成系统102可以通过对插入ATO模式500的动态支付图进行采样并将动态属性分配给动态支付图,来使受害者账户节点508反复地将资金转移到一个或多个恶意账户节点512。在一些非限制性实施例或方面中,一个或多个恶意账户节点512可以连接到动态支付图中的一个或多个洗钱模式和/或其它恶意账户节点512。
在一些非限制性实施例或方面中,图生成系统102可以通过生成BEC模式510,对企业账户的动态支付图进行采样,对多个恶意账户节点512进行采样,并连接企业账户和恶意账户节点512,来将BEC模式510插入多个动态支付图中。在一些非限制性实施例或方面中,图生成系统102可以通过随机地对具有分配给表示企业账户的节点的属性的节点的动态支付图进行采样并选择该节点来表示企业账户而对企业账户的动态支付图进行采样。在一些非限制性实施例或方面中,图生成系统102可以通过从恶意账户节点512池采样恶意账户节点512来表示恶意账户节点512,而对多个恶意账户节点512的BEC模式510的图进行采样。在一些非限制性实施例或方面中,图生成系统102可以连接选定的企业账户和恶意账户节点512。在一些非限制性实施例或方面中,图生成系统102可以通过对插入BEC模式510的动态支付图进行采样并将动态属性分配给动态支付图,而使企业账户将资金转移到恶意账户节点512。在一些非限制性实施例或方面中,可以基于从交易元数据导出的上限和下限交易金额,限制从被采样的企业账户转移到恶意账户节点512的资金的交易金额。在一些非限制性实施例或方面中,恶意账户节点512可以连接到一个或多个洗钱模式和/或其它恶意账户节点512。
在一些非限制性实施例或方面中,图生成系统102可以通过生成APP模式520的图,对多个合法账户节点506的动态支付图进行采样,对多个恶意账户节点512的APP模式520的图进行采样,并连接多个合法账户节点506和恶意账户节点512,来将APP模式520插入多个动态支付图中。在一些非限制性实施例或方面中,图生成系统102可以通过随机地对多个节点的动态支付图进行采样并选择多个节点来表示多个受害者账户节点508,而对多个合法账户节点506的动态支付图进行采样。在一些非限制性实施例或方面中,图生成系统102可以通过从恶意账户节点512池对多个恶意账户节点512的APP模式520的图进行采样并选择恶意账户节点512来表示恶意账户节点512,而对多个恶意账户节点512进行采样。在一些非限制性实施例或方面中,图生成系统102可以连接选定的多个受害者账户节点508和恶意账户节点512。在一些非限制性实施例或方面中,图生成系统102可以通过对插入APP模式520的动态支付图进行采样并将动态属性分配给动态支付图,而使多个受害者账户节点508中的每个受害者账户节点508将资金转移到恶意账户节点512。在一些非限制性实施例或方面中,从被采样的多个受害者账户节点508转移到恶意账户节点512的资金的交易金额可以基于多个受害者账户节点508中的受害者账户节点508的数量。例如,如果多个受害者账户节点508中的受害者账户节点508的数量较高,则从每个受害者账户节点508到恶意账户节点512的交易金额可以较低,并且如果多个受害者账户节点508中的受害者账户节点508的数量较低,则从每个受害者账户节点508到恶意账户节点512的交易金额可以较高。在一些非限制性实施例或方面中,恶意账户节点512可以连接到一个或多个洗钱模式和/或其它恶意账户节点512。
在一些非限制性实施例或方面中,图生成系统102可以通过生成金字塔诈骗模式530的图,对多个合法账户节点506的动态支付图进行采样,对多个恶意账户节点512进行采样,并连接多个合法账户节点506和恶意账户节点512,来将金字塔诈骗模式530插入多个动态支付图中。在一些非限制性实施例或方面中,图生成系统102可以通过随机地对多个节点的动态支付图进行采样并选择合法账户节点506中的多个节点来表示多个受害者账户节点508,而对多个合法账户节点506的动态支付图进行采样。在一些非限制性实施例或方面中,图生成系统102可以通过从恶意账户节点512池采样恶意账户节点512并选择恶意账户节点512来表示恶意账户节点512,而对多个恶意账户节点512进行采样。在一些非限制性实施例或方面中,图生成系统102可以连接多个受害者账户节点508和恶意账户节点512。在一些非限制性实施例或方面中,图生成系统102可以通过对插入金字塔诈骗模式530的动态支付图进行采样并将动态属性分配给动态支付图,来使多个受害者账户节点508中的每个受害者账户节点508将资金转移到恶意账户节点512。在一些非限制性实施例或方面中,图生成系统102可以使多个受害者账户节点508的一部分将资金转移到多个受害者账户节点508中的一个或多个其他受害者账户节点508。在一些非限制性实施例或方面中,多个受害者账户节点508中的两个或更多个受害者账户节点508可以来自同一支付团体502。在一些非限制性实施例或方面中,恶意账户节点512可以连接到一个或多个洗钱模式和/或其它恶意账户节点512。
现在参考图6A-6D,图6A-6D是表示洗钱对抗活动的模式的图形表示的非限制性实施例或方面的图式。如图6A-6D中所示,表示洗钱对抗活动的模式的图形表示可以包括流动模式600、庞氏模式610、循环模式620和时间模式630。
如图6A所示,流动模式600可以包括钱骡团体602、受害者账户节点604(例如,多个受害者账户、受害者账户等)、恶意账户节点606(例如,多个恶意账户、恶意账户等)、目标账户节点608(例如,多个目标账户、目标账户节点等)以及资金转移方向612。在一些非限制性实施例或方面中,钱骡团体602可以包含受害者账户节点604、恶意账户节点606、目标账户节点608和/或资金转移方向612。在一些非限制性实施例或方面中,流动模式600可以具有多个层,其中每个层可以包括一个或多个恶意账户节点606。在一些非限制性实施例或方面中,流动模式600可以具有少至三个层或多至十个层。
在一些非限制性实施例或方面中,流动模式600可以包括恶意账户节点606拥有对受害者账户节点604的访问权限的图形表示。在一些非限制性实施例或方面中,流动模式600可以包括恶意账户节点606经由资金转移方向612将资金从受害者账户节点604转移到恶意账户节点606的图形表示。通过资金转移方向612示出了资金和/或数据转移的图形表示。在一些非限制性实施例或方面中,流动模式600可以包括恶意账户节点606经由资金转移方向612将资金转移到其它恶意账户节点606的图形表示。在一些非限制性实施例或方面中,流动模式600可以包括受害者账户节点604经由资金转移方向612将资金转移到一个或多个选定的恶意账户节点606的图形表示。在一些非限制性实施例或方面中,流动模式600可以包括一个或多个恶意账户节点606经由资金转移方向612将资金转移到一个或多个其它恶意账户节点606的图形表示。在一些非限制性实施例或方面中,目标账户节点可以包括可以从恶意账户接收资金的账户的表示。在一些非限制性实施例或方面中,流动模式600可以包括一个或多个恶意账户节点606将资金转移到一个或多个目标账户节点608的图形表示。
如图6B中所示,庞氏模式610可以包括钱骡团体602、受害者账户节点604、恶意账户节点606、目标账户节点608和资金转移方向612。在一些非限制性实施例或方面中,钱骡团体602可以包括受害者账户节点604、恶意账户节点606、目标账户节点608和/或资金转移方向612。在一些非限制性实施例或方面中,庞氏模式610可以包括仅一个目标账户节点608。
在一些非限制性实施例或方面中,庞氏模式610可以包括恶意账户节点606拥有对受害者账户节点604的访问权限的图形表示。在一些非限制性实施例或方面中,庞氏模式610可以包括恶意账户节点606经由资金转移方向612将资金从受害者账户节点604转移到恶意账户节点606的图形表示。通过资金转移方向612示出了资金和/或数据转移的图形表示。在一些非限制性实施例或方面中,庞氏模式610可以包括一个或多个恶意账户节点606经由资金转移方向612将资金转移到至少一个其它恶意账户节点606的图形表示。在一些非限制性实施例或方面中,庞氏模式610可以包括受害者账户节点604经由资金转移方向612将资金转移到一个或多个恶意账户节点606的图形表示。在一些非限制性实施例或方面中,庞氏模式600可以包括一个或多个恶意账户节点606经由资金转移方向612将资金转移到一个目标账户节点608的图形表示。在一些非限制性实施例或方面中,庞氏模式610可以包括恶意账户节点606从一个或多个其它恶意账户节点606接收资金的图形表示。
如图6C中所示,循环模式620可以包括钱骡团体602、受害者账户节点604、恶意账户节点606、目标账户节点608和资金转移方向612。在一些非限制性实施例或方面中,钱骡团体602可以包括受害者账户节点604、恶意账户节点606、目标账户节点608和/或资金转移方向612。在一些非限制性实施例或方面中,受害者账户节点604可以与目标账户节点608相同或相似。
在一些非限制性实施例或方面中,源账户节点可以包括具有可转移到恶意账户节点的资金源的账户的表示。在一些非限制性实施例或方面中,源账户可以包括可以从恶意账户接收资金的账户的表示。在一些非限制性实施例或方面中,源账户节点可以包括可以与受害者账户和目标账户相同或相似的账户的表示。在一些非限制性实施例或方面中,恶意账户节点可以包括接收和/或发送已从资金源(例如,源账户节点)转移的资金的账户的表示。
在一些非限制性实施例或方面中,循环模式620可以包括恶意账户节点606拥有对受害者账户节点604的访问权限的图形表示。在一些非限制性实施例或方面中,循环模式620可以包括恶意账户节点606经由资金转移方向612将资金从受害者账户节点604转移到恶意账户节点606的图形表示。通过资金转移方向612示出了资金和/或数据转移的图形表示。在一些非限制性实施例或方面中,循环模式620可以包括恶意账户节点606经由资金转移方向612将资金转移到一个或多个其它恶意账户节点606的图形表示。在一些非限制性实施例或方面中,循环模式620可以包括恶意账户节点606经由资金转移方向612将资金转移到一个其它恶意账户节点606的图形表示。在一些非限制性实施例或方面中,循环模式620可以包括受害者账户节点604经由资金转移方向612将资金转移到一个或多个恶意账户节点606的图形表示。在一些非限制性实施例或方面中,循环模式620可以包括一个或多个恶意账户节点606经由资金转移方向612将资金转移到至少一个受害者账户节点604的图形表示。在一些非限制性实施例或方面中,循环模式620可以包括恶意账户节点606从一个或多个其它恶意账户节点606接收资金的图形表示。
在一些非限制性实施例或方面中,循环模式620可以包括源账户节点。在一些非限制性实施例或方面中,源账户节点可以是受害者账户节点604和目标账户节点608。
如图6D中所示,时间模式630可以包括钱骡团体602、受害者账户节点604、目标账户节点608和资金转移方向612。在一些非限制性实施例或方面中,钱骡团体602可以包括受害者账户节点604、目标账户节点608和/或资金转移方向612。在一些非限制性实施例或方面中,时间模式630可以包括正好一个受害者账户节点604和正好一个目标账户节点608。
在一些非限制性实施例或方面中,时间模式630可以包括受害者账户节点604经由资金转移方向612将资金转移到目标账户节点608的图形表示。通过资金转移方向612示出了资金和/或数据转移的图形表示。在一些非限制性实施例或方面中,时间模式630可以包括受害者账户节点604向目标账户节点608进行多次资金转移的图形表示。在一些非限制性实施例或方面中,时间模式630可以包括多次资金转移,其中每次资金转移在时间序列内的离散时间处发生。
现在参考图6E,图6E是插入表示洗钱对抗活动的过程(例如,过程300)的步骤的实施方式640的非限制性实施例或方面的图式。如图6E中所示,步骤640的实施方式可以包括图生成系统102执行所述过程的步骤640。
如图6E中的附图标记605所示,图生成系统102可以插入表示对抗活动的模式。在一些非限制性实施例或方面中,图生成系统102可以基于生成多个动态支付图而插入表示对抗活动的模式。在一些非限制性实施例或方面中,表示对抗活动的模式的图形表示可以包括流动模式600、庞氏模式610、循环模式620和时间模式630。在一些非限制性实施例或方面中,图生成系统102可以将表示洗钱对抗活动的模式插入多个动态支付图中。例如,图生成系统102可以将流动模式600、庞氏模式610、循环模式620和/或时间模式630中的一者或多者插入多个动态支付图中,以生成合成支付图。在一些非限制性实施例或方面中,图生成系统102可以将合成支付图输入到一个或多个机器学习模型,以训练一个或多个机器学习模型。在一些非限制性实施例或方面中,图生成系统102可以基于创建实时支付交易的表示而插入表示对抗活动的模式。在一些非限制性实施例或方面中,图生成系统102可以插入表示对抗活动的模式以训练一个或多个机器学习模型,使得图生成系统102可以执行与机器学习技术相关联的动作。
在一些非限制性实施例或方面中,图生成系统102可以通过生成流动模式600的图来将流动模式600插入多个动态支付图中。在一些非限制性实施例或方面中,图生成系统102可以基于受害者账户节点604、层数、层中的节点范围以及包括多个新账户的字典生成流动模式600的图。在一些非限制性实施例或方面中,受害者账户节点604、层数、层中的节点范围以及包括多个新账户的字典可以作为用户的输入提供给图生成系统102。在一些非限制性实施例或方面中,图生成系统102可以通过遍历所述层数来生成流动模式600。在一些非限制性实施例或方面中,图生成系统102可以为所述层数中的每个层创建节点列表。在一些非限制性实施例或方面中,图生成系统102可以从下一(例如,n+1)层随机选择目的地节点。在一些非限制性实施例或方面中,目的地节点可以包括恶意账户节点606。在一些非限制性实施例或方面中,目的地节点可以包括目标账户节点608。在一些非限制性实施例或方面中,图生成系统102可以创建从受害者账户节点604到目的地节点的交易。在一些非限制性实施例或方面中,当为每个受害者账户节点604、恶意账户节点606和/或目的地节点选择目的地节点时,图生成系统102可以遍历多个层中的每个层中的节点范围中的每个节点。
在一些非限制性实施例或方面中,图生成系统102可以通过对动态支付图进行采样来创建从受害者账户节点604到目的地节点的交易。在一些非限制性实施例或方面中,图生成系统102可以通过对动态支付图进行采样来创建从目的地节点到另一目的地节点的交易。在一些非限制性实施例或方面中,图生成系统102可以通过对动态支付图进行采样来创建从目的地节点到目标账户节点608的交易。在一些非限制性实施例或方面中,图生成系统102可以创建从受害者账户节点604或目的地节点到一个或多个其他目的地节点或一个或多个目标账户节点608的多于一个交易。在一些非限制性实施例或方面中,图生成系统102可以在指向一个或多个目的地节点或一个或多个目标账户节点608的交易之间划分分配给受害者账户节点604或目的地节点的交易金额。在一些非限制性实施例或方面中,图生成系统102可以遍历多个层中的每个层中的节点范围中的每个节点。
在一些非限制性实施例或方面中,图生成系统102可以通过生成庞氏模式610的图来将庞氏模式610插入多个动态支付图中。在一些非限制性实施例或方面中,图生成系统102可以基于受害者账户节点604、层的参数、层中的节点范围以及包括多个新账户的字典生成庞氏模式610的图。在一些非限制性实施例或方面中,受害者账户节点604、层的参数、层中的节点范围以及包括多个新账户的字典可以作为用户的输入提供给图生成系统102。在一些非限制性实施例或方面中,图生成系统102可以通过遍历层的参数来生成庞氏模式610。在一些非限制性实施例或方面中,图生成系统102可以为每个层创建节点列表。在一些非限制性实施例或方面中,图生成系统102可以从下一(例如,n+1)层随机选择目的地节点。在一些非限制性实施例或方面中,目的地节点可以包括恶意账户节点606。在一些非限制性实施例或方面中,目的地节点可以包括目标账户节点608。在一些非限制性实施例或方面中,图生成系统102可以创建从受害者账户节点604到目的地节点的交易。在一些非限制性实施例或方面中,当为每个受害者账户节点604、恶意账户节点606和/或目的地节点选择目的地节点时,图生成系统102可以遍历多个层中的每个层中的节点范围中的每个节点。在一些非限制性实施例或方面中,图生成系统102可以通过对动态支付图进行采样来创建从受害者账户节点604到目的地节点的交易。在一些非限制性实施例或方面中,图生成系统102可以以与生成流动模式600的图的类似方式生成庞氏模式610的图。
在一些非限制性实施例或方面中,图生成系统102可以通过生成循环模式620来将循环模式620插入多个动态支付图中。在一些非限制性实施例或方面中,图生成系统102可以基于目标账户节点608、层的参数、层中的节点范围以及包括多个新账户的字典生成循环模式620。在一些非限制性实施例或方面中,目标账户节点608、层的参数、层中的节点范围以及包括多个新账户的字典可以作为用户的输入提供给图生成系统102。在一些非限制性实施例或方面中,图生成系统102可以通过遍历层的参数来生成循环模式620。在一些非限制性实施例或方面中,图生成系统102可以为每个层创建节点列表。在一些非限制性实施例或方面中,图生成系统102可以从n+1层随机选择目的地节点。在一些非限制性实施例或方面中,目的地节点可以包括恶意账户节点606。在一些非限制性实施例或方面中,目的地节点可以包括目标账户节点608。在一些非限制性实施例或方面中,图生成系统102可以创建从受害者账户节点604到目的地节点的交易。在一些非限制性实施例或方面中,当为每个受害者账户节点604、恶意账户节点606和/或目的地节点选择目的地节点时,图生成系统102可以遍历多个层中的每个层中的节点范围中的每个节点。在一些非限制性实施例或方面中,图生成系统102可以通过对动态支付图进行采样来创建从受害者账户节点604到目的地节点的交易。在一些非限制性实施例或方面中,图生成系统102可以以与生成流动模式600的图的类似方式生成循环模式620的图。
在一些非限制性实施例或方面中,图生成系统102可以通过生成时间模式630来将时间模式630插入多个动态支付图中。在一些非限制性实施例或方面中,图生成系统102可以基于目标账户节点608、持续时间和所述持续时间内的多个离散时间生成时间模式630。在一些非限制性实施例或方面中,目标账户节点608、持续时间和所述持续时间内的多个离散时间可以作为用户的输入提供给图生成系统102。在一些非限制性实施例或方面中,图生成系统102可以通过以指定时间步遍历所述持续时间来生成时间模式630。在一些非限制性实施例或方面中,图生成系统102可以在一时间段内的离散时间处发起从受害者账户节点604到目标账户节点608的多个交易中的每个交易。在一些非限制性实施例或方面中,当为每个受害者账户节点604、恶意账户节点606和/或目的地节点选择目的地节点时,图生成系统102可以遍历多个层中的每个层中的节点范围中的每个节点。在一些非限制性实施例或方面中,图生成系统102可以通过对动态支付图进行采样来创建从受害者账户节点604到目标账户节点608的多个交易。在一些非限制性实施例或方面中,图生成系统102可以以与生成流动模式600的图的类似方式生成时间模式640的图。
尽管已出于说明的目的而基于当前被认为是最实用和优选的实施例或方面详细描述了本公开,但应理解,此类细节仅用于所述目的,且本公开不限于所公开实施例或方面,而相反,旨在涵盖属于所附权利要求书的精神和范围内的修改和等同布置。例如,应理解,本公开预期,尽可能地,任何实施例的一个或多个特征可以与任何其它实施例的一个或多个特征组合。
Claims (20)
1.一种方法,包括:
利用至少一个处理器生成包括多个节点和连接所述多个节点的多个边的基本支付图,其中,每个节点表示实体,并且每个边表示可进行涉及由所述边连接的两个实体的实时支付交易的概率,并且其中,所述实时支付交易是人为创建的;
利用所述至少一个处理器基于所述基本支付图生成多个动态支付图;
利用所述至少一个处理器将表示对抗活动的模式插入所述多个动态支付图中;以及
利用所述至少一个处理器使用所述多个动态支付图执行与机器学习技术相关联的动作。
2.根据权利要求1所述的方法,还包括:
将多个账户参数分配给所述多个节点中的每个节点;以及
将多个交易参数分配给所述多个边中的每个边。
3.根据权利要求2所述的方法,其中,将所述多个交易参数分配给所述多个边中的每个边包括:
为所述多个边中的每个边分配概率参数和交互参数。
4.根据权利要求1所述的方法,其中,生成所述基本支付图包括:
基于多个Barabasi-Albert图结构生成所述基本支付图。
5.根据权利要求1所述的方法,其中,生成所述多个动态支付图包括:
对所述基本支付图的第一多个节点和第一多个边进行采样,以生成所述多个动态支付图中的第一动态支付图,其中,所述第一动态支付图与第一时间段相关联。
6.根据权利要求5所述的方法,其中,所述第一动态支付图包括第二多个边,其中,所述第二多个边中的每个边包括实时支付交易参数,并且其中,所述实时支付交易参数包括:
实时支付交易的时间段;
所述实时支付交易的交易标识符;以及
所述实时支付交易的交易金额。
7.根据权利要求5所述的方法,其中,对所述基本支付图的第一多个节点和边进行采样以生成所述多个动态支付图中的第一动态支付图包括:
基于以下各项对所述基本支付图的第一多个节点和边进行采样:
所述多个节点中的每个节点的一个或多个账户参数;
所述多个边中的每个边的一个或多个交易参数;或
其任何组合。
8.一种系统,包括:
至少一个处理器;
其中,所述至少一个处理器被编程或配置成:
生成包括多个节点和连接所述多个节点的多个边的基本支付图,其中,每个节点表示实体,并且每个边表示可进行涉及由所述边连接的两个实体的实时支付交易的概率,并且其中,所述实时支付交易是人为创建的;
基于所述基本支付图生成多个动态支付图;
将表示对抗活动的模式插入所述多个动态支付图中;以及
使用所述多个动态支付图执行与机器学习技术相关联的动作。
9.根据权利要求8所述的系统,其中所述至少一个处理器被进一步编程或配置成:
将多个账户参数分配给所述多个节点中的每个节点;以及
将多个交易参数分配给所述多个边中的每个边。
10.根据权利要求9所述的系统,其中,当将所述多个交易参数分配给所述多个边中的每个边时,所述至少一个处理器被编程或配置成:
为所述多个边中的每个边分配概率参数和交互参数。
11.根据权利要求8所述的系统,其中,当生成所述基本支付图时,所述至少一个处理器被编程或配置成:
基于多个Barabasi-Albert图结构生成所述基本支付图。
12.根据权利要求8所述的系统,其中,当生成所述多个动态支付图时,所述至少一个处理器被编程或配置成:
对所述基本支付图的第一多个节点和第一多个边进行采样,以生成所述多个动态支付图中的第一动态支付图,其中,所述第一动态支付图与第一时间段相关联。
13.根据权利要求12所述的系统,其中,所述第一动态支付图包括第二多个边,其中,所述第二多个边中的每个边包括实时支付交易参数,并且其中,所述实时支付交易参数包括:
实时支付交易的时间段;
所述实时支付交易的交易标识符;以及
所述实时支付交易的交易金额。
14.根据权利要求12所述的系统,其中,当对所述基本支付图的第一多个节点和边进行采样以生成所述多个动态支付图中的第一动态支付图时,所述至少一个处理器被编程或配置成:
基于以下各项对所述基本支付图的第一多个节点和边进行采样:
所述多个节点中的每个节点的一个或多个账户参数;
所述多个边中的每个边的一个或多个交易参数;或
其任何组合。
15.一种计算机程序产品,所述计算机程序产品包括至少一个非暂态计算机可读介质,所述至少一个非暂态计算机可读介质包括一个或多个指令,所述一个或多个指令在由至少一个处理器执行时使所述至少一个处理器:
生成包括多个节点和连接所述多个节点的多个边的基本支付图,其中,每个节点表示实体,并且每个边表示可进行涉及由所述边连接的两个实体的实时支付交易的概率,并且其中,所述实时支付交易是人为创建的;
基于所述基本支付图生成多个动态支付图;
将表示对抗活动的模式插入所述多个动态支付图中;以及
使用所述多个动态支付图执行与机器学习技术相关联的动作。
16.根据权利要求15所述的计算机程序产品,其中,所述一个或多个指令进一步使所述至少一个处理器:
将多个账户参数分配给所述多个节点中的每个节点;以及
将多个交易参数分配给所述多个边中的每个边。
17.根据权利要求16所述的计算机程序产品,其中,使所述至少一个处理器将所述多个交易参数分配给所述多个边中的每个边的一个或多个指令使所述至少一个处理器:
为所述多个边中的每个边分配概率参数和交互参数。
18.根据权利要求15所述的计算机程序产品,其中,使所述至少一个处理器生成所述基本支付图的一个或多个指令使所述至少一个处理器:
基于多个Barabasi-Albert图结构生成所述基本支付图。
19.根据权利要求15所述的计算机程序产品,其中,使所述至少一个处理器生成所述多个动态支付图的一个或多个指令使所述至少一个处理器:
对所述基本支付图的第一多个节点和第一多个边进行采样,以生成所述多个动态支付图中的第一动态支付图,其中,所述第一动态支付图与第一时间段相关联。
20.根据权利要求19所述的计算机程序产品,其中,所述第一动态支付图包括第二多个边,其中,所述第二多个边中的每个边包括实时支付交易参数,并且其中,所述实时支付交易参数包括:
实时支付交易的时间段;
所述实时支付交易的交易标识符;以及
所述实时支付交易的交易金额。
Applications Claiming Priority (4)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
US63/138,920 | 2021-01-19 | ||
US202163190439P | 2021-05-19 | 2021-05-19 | |
US63/190,439 | 2021-05-19 | ||
PCT/US2022/012905 WO2022159441A1 (en) | 2021-01-19 | 2022-01-19 | System, method, and computer program product for generating synthetic graphs that simulate real-time transactions |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN116830140A true CN116830140A (zh) | 2023-09-29 |
Family
ID=88139681
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202280008508.9A Pending CN116830140A (zh) | 2021-01-19 | 2022-01-19 | 用于生成模拟实时交易的合成图的系统、方法和计算机程序产品 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN116830140A (zh) |
-
2022
- 2022-01-19 CN CN202280008508.9A patent/CN116830140A/zh active Pending
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US11847572B2 (en) | Method, system, and computer program product for detecting fraudulent interactions | |
US20230351394A1 (en) | System, Method, and Computer Program Product for Evaluating a Fraud Detection System | |
US20230018081A1 (en) | Method, System, and Computer Program Product for Determining Relationships of Entities Associated with Interactions | |
US11682018B2 (en) | Machine learning model and narrative generator for prohibited transaction detection and compliance | |
US20210209604A1 (en) | Method, System, and Computer Program Product for Detecting Group Activities in a Network | |
US20240013235A1 (en) | Method, System, and Computer Program Product for Fraud Prevention Using Deep Learning and Survival Models | |
US20220284435A1 (en) | System, Method, and Computer Program Product for Determining a Reason for a Deep Learning Model Output | |
CN111428872A (zh) | 用于将来自更复杂模型的知识融入更简单模型中的系统、方法和计算机程序产品 | |
CN112823366B (zh) | 用于检测潜在洗钱活动的系统、方法和计算机程序产品 | |
CN114691932A (zh) | 用于生成合成数据的系统、方法和计算机程序产品 | |
US20230298056A1 (en) | System, Method, and Computer Program Product for Determining a Dominant Account Profile of an Account | |
CN112236793B (zh) | 用于进行涉及货到付款的支付交易的系统、方法和计算机程序产品 | |
US20240086422A1 (en) | System, Method, and Computer Program Product for Analyzing a Relational Database Using Embedding Learning | |
Kee et al. | The impact of using cashless payment during the covid-19 pandemic: A case study of Maybank | |
WO2020113208A1 (en) | System, method, and computer program product for generating embeddings for objects | |
CN113095820A (zh) | 用于确定非索引记录对应性的系统、方法和计算机程序产品 | |
CN111488407B (zh) | 数据处理方法、系统及装置 | |
US20240086926A1 (en) | System, Method, and Computer Program Product for Generating Synthetic Graphs That Simulate Real-Time Transactions | |
US20200090266A1 (en) | System, Method, and Computer Program Product for Determining a Creditworthiness Score of a Merchant Based on Similar Merchants | |
CN118020088A (zh) | 用于检测商家数据变动的系统、方法和计算机程序产品 | |
CN116830140A (zh) | 用于生成模拟实时交易的合成图的系统、方法和计算机程序产品 | |
WO2022251282A9 (en) | Method, system, and computer program product for normalizing embeddings for cross-embedding alignment | |
CN114938671A (zh) | 用于更新交易消息的应用程序编程接口字段的系统、方法和计算机程序产品 | |
US20220051108A1 (en) | Method, system, and computer program product for controlling genetic learning for predictive models using predefined strategies | |
US20220245516A1 (en) | Method, System, and Computer Program Product for Multi-Task Learning in Deep Neural Networks |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination |