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【研究生论文】试析一种基于可疑度函数和信息熵的金融网络洗钱社团发现算法(论文标题)

星级: ★★★★★ 期刊: 学术作者:钟毅浏览量:3816 论文级别:推荐本章主题:账户和社团原创论文: 5156论文网更新时间:10-29审核稿件编辑:Ford本文版权归属:www.5156chinese.cn 分享次数:4904 评论次数: 345

导读:一种基于可疑度函数和信息熵的金融网络洗钱社团发现算法是一篇相关账户和社团的论文提纲范文样本,免费分享阅读下载是对毕业生写作论文有着参考意义。

钟毅

(中国银联股份有限公司上海201201)

摘要随着贪污、受贿、网络诈骗、 、贩毒、逃税、非法集资、恐怖主义

这篇一种基于可疑度函数和信息熵的金融网络洗钱社团发现算法原创出处:

争上游犯罪日益猖獗,全世界洗钱的次数和规模也在迅速增长.洗钱活动不仅给国家带来不可估量财产损失,而且严重危害国家金融体系的安全及经济秩序的稳定.本文分析了金融网络中洗钱的典型特征,提出了一种基于可疑度函数和信息熵的金融网络洗钱社团发现算法.实验结果表明,该算法能够有效地识别出金融网络中的洗钱社团.

关键词金融网络,信息熵,可疑度函数,洗钱,社团

doi:10。3969/j 。issn。1674-7933。2016。06。03

0引言

所谓洗钱,是指将贪污、受贿、网络诈骗、 、贩毒、逃税、非法集资、恐怖主义等各种形式的违法犯罪所得及其产生的收益,通过金融机构、电子商务平台或者地下钱庄等渠道,以各种手段掩饰、隐瞒资金的来源和性质,使其在形式上合法化的行为.据国际货币基金组织统计,全球每年洗钱的数额约占世界GDP的2%至5%,介于6 000亿至1。8万亿美元之间.洗钱活动不仅严重危害国家金融体系的安全及社会经济秩序的稳定,而且为恐怖主义提供融资,危及人们的生命财产安全.

洗钱是一个相当复杂的活动,它需要经过许多繁杂的过程来掩饰、隐藏犯罪所得的来源,为黑钱披上合法外衣.一个完整、典型的洗钱过程通常可以分为三个阶段:处置阶段、培植阶段、归并阶段.

第一,处置阶段.处置阶段,是洗钱的起始环节,一般是指将犯罪所得投入到清洗系统的过程.犯罪分子将巨额 以化整为零的方式,存入到银行的一个或多个账户当中,然后

一种基于可疑度函数和信息熵的金融网络洗钱社团发现算法
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通过账户之间复杂的转账、取现、存款等操作将这些资金转移到境外银行,或者将这些资金用于购买保险、理财产品、股票等金融资产以及投资实业.也有些犯罪分子直接将巨额资金汇给地下钱庄控制的银行账户,地下钱庄再通过账户之间的复杂操作把资金转移到犯罪分子事先制定的境内或境外银行账户中.处置阶段是最容易被侦测到的阶段,银行等金融机构可以通过了解客户背景、分析账户交易的行为特征来识别可疑的洗钱行为.

第二,培植阶段.培植阶段是指犯罪分子利用不同机构、区域或国家间的复杂金融交易,为犯罪所得创设出虚假的来源和背景,使其变成形式上的合法收益.

第三,归并阶段.归并阶段是指犯罪分子把非法所得变成形式上的合法收益后,将清洗后的钱集中起来使用.

在识别并依法打击洗钱犯罪方面,银行等金融机构起到关键作用.金融机构首先通过“了解你的客户”环节,来摸清客户的背景以及资金的来源和性质,排查一些可疑人员;接着,根据中国人民银行颁布的《金融机构大额交易和可疑交易报告管理办法》来设计相应的反洗钱规则,通过反洗钱规则识别出可疑账户,并上报给央行.虽然反洗钱规则在识别可疑账户方面起到了一定作用,然而犯罪分子很容易通过测试交易来规避这些规则.

为了提升反洗钱的效

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率,人们将统计分析方法和数据挖掘技术应用于反洗钱领域,试图通过分析、挖掘账户的交易信息来识别洗钱行为.张成虎和李时提出了基于Al技术的反洗钱系统设计.孙景、李志伟和刘炜【2】根据逻辑回归原理与数据挖掘技术,建立了企业大额可疑外汇资金交易识别模型.喻炜和王建东【3】针对可疑洗钱识别问题,提出了基于交易网络特征向量中心度量的可疑洗钱行为检测系统.谢端纯分析了房地产交易中的洗钱行为,提出了房地产行业反洗钱监测模型.孙景、张成虎和陈善新从孤立点分析的角度,提出了基于时间序列孤立点检测的可疑外汇资金交易识别模型.吕林涛、姬娜和张九龙【6】提出了基于RBF神经网络的可疑交易监测模型.孙景、陈婧和万红】提出将复杂网络理论用于反洗钱研究的思路和方法.刘丽芳、陶文立和陈延妙【8】将拓扑工具应用于反洗钱关联账户之间的资金流转分析.石文娟【9】探讨了基于大数据技术的互联网金融反洗钱模型设计.霍琪、邵霖和徐菊本【10】构建了基于回归分析、关联分析和决策树算法的洗钱特征识别模型,并通过真实数据验证了模型的有效性.张有木探讨了大数据技术在商业银行反洗钱工作中的应用.薛耀文和张艳研究了-一类具有资金衰减特征的洗钱网络并构建了相应的反洗钱模型.张艳和薛耀文还研究了多阶段多目标洗钱网络路径优化模型及其算法.

本文在总结归纳现有反洗钱模型和算法的基础上,结合商业银行洗钱账户的典型行为特征,提出了_一种基于可疑度函数和信息熵的金融网络洗钱社团发现算法,该算法主要用于识别隐藏于金融交易网络中的洗钱社团.

1银行洗钱账户的典型行为特征

通过分析总结,商业银行中洗钱账户存在以下一些典型特征:

1)长期闲置或者很少使用的账户,突然出现大量资金交易;

2)短期内账户资金分散转入集中转出、集中转入分散转出、分散转入分散转出;

3)有意化整为零,逃避交易监测;

4)经常发生大额资金交易,且与客户的经营活动不相符;

5)账户资金快进快出,当它发生额很大,单账户余额很少或不保留余额;

6)账户资金有跨行业、跨境交易的特征(银行账户资金用于购买保险、理财产品或者跨境转账等).

根据上述特征,可以提炼出以下关键洗钱识别点:

1)频率:账户资金交易频繁;

2)金额:交易金额巨大;

3)模式:资金分散转入集中转出、集中转入分散转出、分散转入分散转出;

4)速度:同一笔资金快进快出,且当日不留或少留余额;

5)跨地区、跨行交易:跨地区、跨银行、跨行业交易频繁;

6)测试交易:开通账户或网银后,出现大量小额测试交易,如1元、1 00元等,之后出现大额交易.

在实际反洗钱业务中,我们发现账户交易的频率以及交易金额的大小是判断账户是否可疑的最重要的两个识别点,而交易模式、测试交易等其它识别点起辅助作用.因此我们抓住账户交易频率以及交易金额这两个要点,设计出了金融交易网络可疑洗钱社团识别算法.

2算法介绍

在这里我们把每一张 作为网络中的一个节点,如果两张 之间存在直接的转账交易,则它们对应的节点用一条线连接,构成网络的边.将所有 及它们之间的转账交易转

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换成相应的网络节点和网络的边,我们就得到了一张金融交易网络.有了金融交易网络,我们就能够为每个节点定义可疑度函数,为社团定义信息熵,然后给出基于可疑度函数和信息熵的可疑洗钱社团发现算法.

2。1节点的可疑度函数以及社团的信息熵

假设金融网络由n个节点组成(编号为1,2,…,n),每个节点代表一张 号.对于任意某一天,比如第厌(f=1,2,…,T,节点f的总交易金额为Q、总交易次数为D1,而一段时间内(T天内),节点f的累计交易金额为Q、累计交易次数为Df,显然它们满足如下关系式:

3。2实验结果

我们总共得到了4个可疑洗钱社团,其中社团1、社团3、社团4分别含1张疑似地下钱庄或非法集资 ,社团2含有4张疑似地下钱庄或非法集资 .社团1~社团4的结构如图1~图4所示,其中绿色的点代表识别出来的疑似地下钱庄或非法集资 ,粉色的点代表该社团的其它成员( ).

实验结果表明,7张疑似地下钱庄或非法集资 都被正确地划分到相应的社团中.通过进一步分析社团结构特征以及社团内部不同节点之间的资金流转关系,我们能够获取洗钱团伙的更多信息.

4结束语

本文提出了一种基于可疑度函数和信息熵的金融网络洗钱社团发现算法,实验结果表明该算法能够有效地识别出隐藏在金融交易网络中的洗钱社团,同时社团的内部结构有助于我们进一步挖掘社团内不同节点之间资金的流动关系.

[ 参考文献 ]

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