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논문 기본 정보

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학술대회자료
저자정보
강준하 (경상국립대학교) 부석준 (경상국립대학교)
저널정보
한국정보기술학회 Proceedings of KIIT Conference 한국정보기술학회 2023년도 추계종합학술대회 및 대학생논문경진대회
발행연도
2023.11
수록면
481 - 485 (5page)

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가상화폐의 인기 상승에 따라 거래망에서의 피싱 사기 위험이 증가하는 문제가 부각되고 있다. 거래 그래프의 복잡한 구조 상에서 이상 거래를 탐지하는 것은 큰 도전과제로 남아있다. 또한, 이상 거래와 정상 거래의 큰 불균형 또한 탐지의 어려움으로 작용한다. 본 연구에서는 가상화폐 거래의 이상 탐지를 위해 그래프 컨볼루션 오토인코더(GCAE)를 새롭게 제안한다. 거래를 연결로, 계정을 노드로 간주하며, 우리의 모델은 그래프신경망(GNN)과 오토인코더를 통합적으로 활용한다. GCAE는 노드와 연결의 특징을 처리하여 그래프를 재구성하고, 이를 기반으로 특이 패턴을 탐지하기 위해 GNN에 입력한다. 이더리움의 실제 거래 기록에서 제안한 방법은 뛰어난 성과를 보였다. 특히, 기존의 그래프 컨볼루션 방법들에 비해 30%의 성능 향상을 기록함으로써, GCAE의 효과성과 중요성을 검증하였다.
#glaucoma #complex data #multimodal learning

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 제안 방법
Ⅳ. 실험 및 결론
참고 문헌

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