グラフ理論と不正対策〜つながりをデータから解き明かしたい / Graph Theory and Anti-Fraud Measures-Unravel connections between data

つながりをデータから解き明かしたい。グラフ理論を活用した不正検知システムに取り組み、1年間得たこと等を話します。
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Merpay Tech Fest 2022は3日間のオンライン技術カンファレンスです。
IT企業で働くソフトウェアエンジニアおよびメルペイの技術スタックに興味がある方々を対象に2022年8月23日（火）から8月25日（木）までの3日間、開催します。 Merpay Tech Festは事業との関わりから技術への興味を深め、プロダクトやサービスを支えるエンジニアリングを知れるお祭りです。 セッションでは事業を支える組織・技術・課題などへの試行錯誤やアプローチを紹介予定です。お楽しみに！

■イベント関連情報
- 公式ウェブサイト：https://events.merpay.com/techfest-2022/
- 申し込みページ：https://mercari.connpass.com/event/249428/
- Twitterハッシュタグ： #MerpayTechFest
■リンク集
- メルカリ・メルペイイベント一覧：https://mercari.connpass.com/
- メルカリキャリアサイト：https://careers.mercari.com/
- メルカリエンジニアリングブログ：https://engineering.mercari.com/blog/
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Transcript

1. グラフ理論と不正対策 つながりをデータから解き明かしたい @hmj 株式会社メルペイ Software Engineer(Machine Learning)
2. @hmj 株式会社メルペイ Software Engineer (ML) 2018年より株式会社メルペイにて機械学習 /自然言語処理を中 心とした与信モデルの設計開発に携わり、 2019年10月より不正検知領域の機械学習モデルやシステム開 発に携わる。 好きなラーメンは，蒙古タンメンかラーメン二郎。甘党。
3. Agenda 01 グラフ理論とは 02 グラフ理論を活用している不正対策の事例紹介 03 Future Work
4. Agenda 01 グラフ理論とは 02 グラフ理論を活用している不正対策の事例紹介 03 Future Work
5. グラフ理論とは 丸い円とそれらを結ぶ線で抽象化され たものがグラフ (Graph) です。 • 丸い円は ノード（節点、頂点） • 矢印は リンク（弧、辺） といわれています。 1 2 3 4
6. 「メルカリ」のユニークなデータ • ノード ◦ アカウント ◦ 加盟店 • リンク ◦ 招待関係 ◦ 出品や購入や決済 出品者 購入者 商品を買う
7. Agenda 01 グラフ理論とは 02 グラフ理論を活用している不正対策の事例紹介 03 Future Work
8. • 複数のアカウントが関係 ◦ 特定の”位置”での出現度合い ◦ アカウント同士の類似度合い • 事例 ◦ 今回はクレジットカードの不正利用*1にフォーカスします。 *1 不正に入手したクレジットカード情報を使用してメルカリで商品を購入するケース グラフ理論を活用した不正対策の紹介
9. 特定の”位置”での出現度合い Buyer Seller 0 1 2 2 2 1 3 3 ∞ 4 取引 Edge Suspicious 図はイメージです。
10. アカウント Node アカウント同士の類似度合い 属性情報 Node Suspicious 01 02
11. 時間発展をするグラフ time １ ２ ３ 4 5 カード決済 不正利用と 判明 Suspicious Fraud
12. リアルタイム不正検知システムとの連携 Ref.ゼロからメルペイのリアルタイム不正検知システムを作る話 | メルカリエンジニアリング （https://engineering.mercari.com/blog/entry/20220419-14cfb92734/） リアルタイム不正検知シ ステム データ連携 DB 怪しいアカウントの判定シ ステム
13. Agenda 01 グラフ理論とは 02 グラフ理論を活用している不正対策の事例紹介 03 Future Work
14. • つながりを見いだせないと、施策のカバレッジも増えない a. リンク予測 b. 予測結果の解釈への探求 Future Work
15. リンク予測 (Link Prediction) ? Graph Database Offline Store Online Store 引用 : https://feast.dev/ リンク予測とは、あるノード同士に関係性があるかどうかを予測するタスク
16. 予測結果の説明性と解釈の重視 引用: https://github.com/slundberg/shap
17. ご清聴ありがとうございました！