연구자들은 가상 경제 내에서 사기와 불법 행위를 탐지하기 위한 포괄적인 자원의 부재를 해결하도록 설계된 새로운 멀티모달 벤치마크 데이터셋인 TSAI-MetaFraud를 소개했습니다. 사용자 행동, 인증 또는 금융 거래를 고립되어 분석하는 기존 데이터셋과 달리, 이 자료는 행동적, 거래적 및 그래프 구조 정보를 통합합니다.
- 인간 사기꾼과 자동화된 봇 모두를 포함하는 현실적인 시나리오를 반영합니다.
- 거래 사기 탐지, 크로스모달 노드 분류, 시간적 링크 예측 및 약감독 학습 사기 탐지의 네 가지 특정 벤치마크 작업을 정의합니다.
- 재현 가능한 연구를 촉진하기 위해 표준 머신러닝 모델과 그래프 신경망을 사용하여 기준선 평가를 제공합니다.
TSAI-MetaFraud은 신흥 메타버스 생태계 내에서 관계 구조를 분석하기 위한 통합 프레임워크를 제공함으로써 신뢰할 수 있는 AI 및 멀티모달 학습 기술의 발전을 촉진하는 것을 목표로 합니다.