शोधकर्ताओं ने TSAI-MetaFraud पेश किया है, एक नया बहुआयामी बेंचमार्क डेटासेट जो काल्पनिक अर्थव्यवस्थाओं में धोखाधड़ी और अवैध व्यवहार का पता लगाने के लिए व्यापक संसाधनों की कमी को दूर करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। मौजूदा डेटासेट्स जो उपयोगकर्ता व्यवहार, प्रमाणीकरण या वित्तीय लेनदेन का अलग-अलग विश्लेषण करते हैं, इसके विपरीत, यह संसाधन व्यवहारिक, लेनदेन और ग्राफ़-संरचित जानकारी को एकीकृत करता है।
- डेटासेट में मानव धोखाधड़ी करने वालों और स्वचालित बॉट्स दोनों को शामिल करने वाले यथार्थवादी परिदृश्यों को शामिल किया गया है।
- यह चार विशिष्ट बेंचमार्क कार्यों को परिभाषित करता है: लेनदेन धोखाधड़ी का पता लगाना, क्रॉस-मोडल नोड वर्गीकरण, तात्कालिक लिंक पूर्वानुमान, और कमजोर रूप से निगरानी वाली धोखाधड़ी का पता लगाना।
- पुनरुत्पादक शोध को सुविधाजनक बनाने के लिए मानक मशीन लर्निंग मॉडल और ग्राफ़ न्यूरल नेटवर्क का उपयोग करके बेलाइन मूल्यांकन प्रदान किए गए हैं।
TSAI-MetaFraud उभरते हुए मेटावर्स पारिस्थितिकी तंत्र के भीतर संबंध संरचनाओं का विश्लेषण करने के लिए एक एकीकृत फ्रेमवर्क प्रदान करके विश्वसनीय AI और बहुआयामी सीखने की तकनीकों के विकास को आगे बढ़ाने का लक्ष्य रखता है।