【摘 要】
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当前,人们在工作生活中使用电子银行的频率越来越高、范围越来越广泛,电子银行欺诈犯罪数量也随之逐渐攀升,对民众生活、金融秩序带来巨大的破坏性。特别是,随着成为大众生活不可或缺部分的社交工具与金融结合起来之后,跨行业跨机构形态下的电子银行金融诈骗活动日益凸显。如何快速识别欺诈账户、将犯罪活动拦截在实施前是阻止此类犯罪的关键,从技术角度创新数据共享与合作机制的呼声日益高涨。在遵守各方面数据保护法律法规的
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当前,人们在工作生活中使用电子银行的频率越来越高、范围越来越广泛,电子银行欺诈犯罪数量也随之逐渐攀升,对民众生活、金融秩序带来巨大的破坏性。特别是,随着成为大众生活不可或缺部分的社交工具与金融结合起来之后,跨行业跨机构形态下的电子银行金融诈骗活动日益凸显。如何快速识别欺诈账户、将犯罪活动拦截在实施前是阻止此类犯罪的关键,从技术角度创新数据共享与合作机制的呼声日益高涨。在遵守各方面数据保护法律法规的前提下,本研究提出了一种基于联邦学习框架的电子银行欺诈账户识别方法,尝试在各参与方之间不交换私有数据、仅传递已加密中间参数的共享合作模式,开展机器学习模型的训练并据此实现对欺诈账户的识别。首先,搭建各参与方用于交换已加密参数的平台;然后,使用逻辑回归（LR）和超大规模梯度提升决策树（XGBoost）两类算法在本地建立两类模型;接着,分别引入金融领域数据和金融-社交两个领域数据,训练已建立好的模型;最终,使用筛选出的5类指标,评估两种不同数据样本模式下的识别效果。实验结果表明,使用金融-社交两个领域数据（即:样本维度扩展后）的识别效果较仅使用本地金融数据有较好的提升,可以兼顾保护数据隐私与识别欺诈账户的双重要求。
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