Neo4j-graafitietokantojen perusteet · Oppitunti

Petosten tunnistus ja tutkinta

Oppikaa käyttämään graafikuvioita petollisen toiminnan ja epäilyttävien verkostojen tunnistamiseen rahoituksen ja tietoturvan yhteyksissä.

Oppitunti 2/411 vaihetta

Petosten tunnistus ja tutkinta on ilmainen Neo4j-graafitietokantojen perusteet-oppitunti CoddyKitissä. Tämä on oppitunti 2/4. Voit lukea tästä oppimispolusta kokonaan mitkä tahansa 3 oppituntia ilmaiseksi — sen jälkeen CoddyKit PRO avaa kaikki oppitunnit sekä käytännön harjoittelun sisäänrakennetulla koodieditorilla ja ympäri vuorokauden toimivalla tekoälytuutorilla. Oppitunti kuuluu Neo4j-graafitietokantojen perusteet-oppimispolkuun, ja edistymisesi synkronoituu verkon ja CoddyKit-sovelluksen välillä. Neo4j-graafitietokantojen perusteet-kurssilla on yhteensä 4 oppituntia.

Graafien voima petosten havaitsemisessa

Petosten havaitseminen on keskeinen haaste monilla toimialoilla. Perinteisillä tietokannoilla on usein vaikeuksia paljastaa monimutkaisia, piilossa olevia yhteyksiä, joita petoksentekijät hyödyntävät.

Graafitietokannat, kuten Neo4j, ovat erinomaisia näiden suhteiden paljastamisessa, joten ne ovat tehokkaita työkaluja epäilyttävän toiminnan ja petoksiin viittaavien mallien tunnistamiseen.

Petostietojen mallintaminen

Neo4j:ssä petoksiin liittyvät entiteetit esitetään solmuina ja niiden vuorovaikutukset suhteina. Näin voimme kuvata monimutkaisia verkostoja.

Solmut: Person, Account, Transaction, Device, IPAddress
Suhteet: OWNS, PERFORMED, RECEIVED_FROM, USED_DEVICE, LINKED_TO

Solmujen ja suhteiden ominaisuudet lisäävät tärkeitä tietoja, kuten amount-, date-, status- tai location-arvoja.

Yleisten petosmallien tunnistaminen

Graafimallien avulla tunnetut petosjärjestelyt on helpompi tunnistaa:

Petosringit: Tapahtumaketjut, joissa raha kiertää silmukassa tiliryhmän välillä.
Rahamuulit: Tili, joka vastaanottaa ja siirtää laittomia varoja nopeasti ja joka on usein yhteydessä useisiin epäilyttäviin lähteisiin tai kohteisiin.
Identiteettivarkaus: Yhden henkilön hallinnassa olevat tai yhteen epäilyttävään laitteeseen/IP-osoitteeseen liittyvät useat tilit tai identiteetit.

Petosgraafin esimerkin luominen

Luodaan pieni graafi, joka kuvaa epäilyttävää toimintaa. Se sisältää henkilöitä, tilejä, laitteita ja tapahtumia, jotka voivat muodostaa petosringin.

CREATE (p1:Person {name: 'Alice'})
CREATE (p2:Person {name: 'Bob'})
CREATE (p3:Person {name: 'Charlie'})
CREATE (a1:Account {id: 'ACC101', status: 'Active'})
CREATE (a2:Account {id: 'ACC102', status: 'Active'})
CREATE (a3:Account {id: 'ACC103', status: 'Suspicious'})
CREATE (d1:Device {ip: '192.168.1.1', type: 'Mobile'})
CREATE (p1)-[:OWNS]->(a1)
CREATE (p2)-[:OWNS]->(a2)
CREATE (p3)-[:OWNS]->(a3)
CREATE (a1)-[:USED_DEVICE]->(d1)
CREATE (a2)-[:USED_DEVICE]->(d1)
CREATE (a3)-[:USED_DEVICE]->(d1)
CREATE (a1)-[:TRANSACTION {amount: 100, date: '2023-01-01'}]->(a2)
CREATE (a2)-[:TRANSACTION {amount: 95, date: '2023-01-02'}]->(a3)
CREATE (a3)-[:TRANSACTION {amount: 90, date: '2023-01-03'}]->(a1)

Epäilyttävien suorien yhteyksien etsiminen

Yksi yleinen petoksen merkki on se, että useilla näennäisesti toisiinsa liittymättömillä tileillä on yhteinen yhteys, kuten yksi laite tai IP-osoite. Tämä voi viitata siihen, että yksi petoksentekijä käyttää useita tilejä.

Voimme hakea laitteita, joita käyttää useampi kuin yksi tili, erityisesti jos jokin näistä tileistä on jo merkitty epäilyttäväksi.

Cypher-kysely suorille yhteyksille

Tämä kysely etsii useiden tilien käyttämiä laitteita ja luettelee kyseiset tilit korostaen mahdollista identiteettivarkautta tai rahamuulitoimintaa.

MATCH (d:Device)<-[:USED_DEVICE]-(a:Account)
WITH d, COLLECT(a) AS accounts
WHERE SIZE(accounts) > 1
RETURN d.ip, [acc in accounts | acc.id + ' (' + acc.status + ')'] AS linkedAccounts

Petosrinkien paljastaminen

Petosringit ovat erityisen vaikeita havaita perinteisillä menetelmillä, koska niihin liittyy suljetun silmukan muodostavia epäsuoria, usean siirtymän yhteyksiä.

Graafien läpikäynnit sopivat täydellisesti tällaisten syklimäisten mallien löytämiseen, joissa varoja siirretään tilien välillä niiden alkuperän tai määränpään peittämiseksi.

Cypher-kysely tapahtumaringeille

Tämä Cypher-kysely etsii tiettyä mallia: kolme tiliä osallistuu kiertävään tapahtumavirtaan (A1 -> A2 -> A3 -> A1). Tämä on vahva merkki petosringistä.

MATCH (a1:Account)-[t1:TRANSACTION]->(a2:Account)
MATCH (a2)-[t2:TRANSACTION]->(a3:Account)
MATCH (a3)-[t3:TRANSACTION]->(a1)
WHERE a1 <> a2 AND a2 <> a3 AND a1 <> a3
RETURN a1.id, a2.id, a3.id, t1.amount, t2.amount, t3.amount

Poikkeamien havaitseminen useista lähteistä

Petosten havaitseminen ei rajoitu rahoitustapahtumiin. Graafitietokantojen avulla voit yhdistää erilaisia tietopisteitä:

IP-osoitteet
Puhelinnumerot
Sähköpostiosoitteet
Fyysiset osoitteet
Sosiaalisen median yhteydet

Yhdistämällä nämä erilaiset lähteet voit muodostaa kattavan kuvan epäilyttävistä entiteeteistä ja paljastaa poikkeamia, jotka voisivat muuten jäädä huomaamatta.

Tunnista petosmalli

Oletetaan tilanne, jossa useat näennäisesti toisiinsa liittymättömät pankkitilit käyttävät tapahtumiinsa samaa laitetta, kuten tiettyä IP-osoitetta tai puhelinta.

Millaiseen petosmalliin tämä viittaa vahvimmin?

Vastaa interaktiivisessa oppitunnissa

Kertaus: petosten kuvaaminen graafina

Tässä oppitunnissa tarkastelimme, kuinka Neo4j auttaa paljastamaan petoksia mallintamalla tilien, henkilöiden ja laitteiden kaltaisten entiteettien välisiä suhteita.

Opimme, että graafimallit ovat erittäin tehokkaita monimutkaisten petosjärjestelyjen, kuten epäilyttävien suorien yhteyksien, petosrinkien ja useista lähteistä peräisin olevien poikkeamien, havaitsemisessa. Näitä yhteyksiä visualisoimalla tutkijat voivat nopeasti tunnistaa petollisen toiminnan ja estää sitä.

Aloita maksutta

Opi Neo4j-graafitietokantojen perusteet tekoälytuutorin avulla — ilmaiseksi

Kirjoita ja suorita oikeaa koodia selaimessa, saa välitöntä apua tekoälytuutorilta ympäri vuorokauden ja jatka siitä, mihin jäit, verkossa tai sovelluksessa.

Kurssit: 12
Oppitunnit: 48

Aloita opiskelu maksutta Näytä koko kurssi

Usein kysytyt kysymykset

Onko oppitunti ”Petosten tunnistus ja tutkinta” ilmainen?

Kyllä — voit lukea täällä verkossa kokonaan ilmaiseksi mitkä tahansa Neo4j-graafitietokantojen perusteet-oppimispolun 3 oppituntia, myös oppitunnin “Petosten tunnistus ja tutkinta”. Sen jälkeen CoddyKit PRO avaa kaikki oppitunnit sekä interaktiiviset harjoitukset sisäänrakennetulla koodieditorilla ja ympäri vuorokauden toimivalla tekoälytuutorilla. Neo4j-graafitietokantojen perusteet-kurssilla on yhteensä 4 oppituntia.

Mitä opin oppitunnilla ”Petosten tunnistus ja tutkinta”?

Oppikaa käyttämään graafikuvioita petollisen toiminnan ja epäilyttävien verkostojen tunnistamiseen rahoituksen ja tietoturvan yhteyksissä. Harjoittelet Neo4j-graafitietokantojen perusteet-aihetta koodilla, jonka suoritat suoraan selaimessa. Ympäri vuorokauden käytettävissä oleva tekoälytuutori vastaa kysymyksiisi oppitunnin aikana.

Tarvitsenko kokemusta aloittaakseni Neo4j-graafitietokantojen perusteet-opiskelun?

Aiempi kokemus ei ole tarpeen. CoddyKitin Neo4j-graafitietokantojen perusteet-oppimispolku sopii vasta-alkajista edistyneisiin, joten voit aloittaa tästä tai alusta ja edetä omaan tahtiisi. Tämä on oppitunti 2/4.

Kuinka kauan ”Petosten tunnistus ja tutkinta”-oppitunnin suorittaminen kestää?

Useimmat CoddyKitin oppitunnit kestävät noin 5–10 minuuttia. Jokainen oppitunti on lyhyt ja interaktiivinen, joten edistyt tasaisesti ja voit jatkaa siitä, mihin jäit – sekä verkossa että sovelluksessa.

Voinko kirjoittaa ja suorittaa koodia tällä Neo4j-graafitietokantojen perusteet-oppitunnilla?

Kyllä. Jokainen Neo4j-graafitietokantojen perusteet-oppitunti sisältää sisäänrakennetun koodieditorin, joten voit kirjoittaa ja suorittaa oikeaa koodia suoraan selaimessa ja saada välitöntä palautetta tekoälyltä – paikallista asennusta ei tarvita.

Kaikki tämän kurssin oppitunnit

← Takaisin: Neo4j-graafitietokantojen perusteet