【论文解读 CIKM 2018 | GEM】Heterogeneous Graph Neural Networks for Malicious Account Detection

论文链接：Heterogeneous Graph Neural Networks for Malicious Account Detection

来源：CIKM 2018（CCF-B 数据库，数据挖掘与内容检索)

官方介绍：https://zhuanlan.zhihu.com/p/48243724

1.摘要

本文提出GEM模型，是一个异质图神经网络方法，用于在支付宝中检测恶意账户。

本文的方法受连通子图方法的启发，基于攻击者的两个基本弱点，从异质的账户-设备(account-device)图中自适应地学习到embedding。

使用了自注意力机制，为不同类型的节点分配不同的注意力。聚合每种节点的信息时，使用的是求和(sum)的方式。

2.介绍

要能检测出恶意账户，首先要研究恶意账户的攻击特征。现有的研究主要从三个方面展开：

（1）基于规则的方法：使用复杂的规则，识别恶意账户。

（2）基于图的方法：考虑用户之间的关联，恶意账户和异常账户之间有关联。

（3）基于机器学习的方法：利用大量的历史数据，建立统计模型。

攻击策略是会不断变化的，所以需要有一个能适应不断变化的策略的检测系统。

作者总结了来自攻击者的两个主要特征：

（1）设备聚集(Device aggregation)

攻击者要承受计算资源带来的成本，所以大多数攻击者只在少数计算资源上注册或频繁地登录。

（2）行为聚集(Activity aggregation)

攻击者受攻击时间的限制，通常要在很短的时间内完成既定目标，所以恶意账户的行为可能在有限的时间内爆发。

虽然我们已经广泛分析了攻击者的弱点，但保证识别的高准确率和高召回率还是非常有挑战性的。

现有的方法通常假阳率(FP, 模型判断是恶意账户，实际上不是)很低，也就是假阴率(FN, 模型判断不是恶意账户，实际上是)很高，这样虽然对用户友好，避免误伤，但是可能会错过识别出更多可疑账户的机会。这是因为，大量的良性账户和少量的可以账户交织在一起，形成了低信噪比。

因此，在不同设备构成的异构图中同时考虑"设备聚集"和"行为聚集"是很重要的。

本文提出GEM模型(Graph Embeddings for Malicious accounts)，同时考虑了异质图中的“设备聚集”和“行为聚集”，是一种基于图网络的图表示学习方法。

本文提出的方法本质上是对异质的account-device图进行建模，同时考虑了局部结构中账户的行为特征。

模型的基本思想是：账户是正常的还是恶意的，取决于其他账户是如何通过设备与该账户聚集的，以及那些与该账户共享同一设备的账户的行为表现是什么样子的。

本文贡献如下：

（1）提出基于图表示方法的神经网络，同时关注攻击者“设备聚集”和“行为聚集”两个特点，以实现对恶意账户的检测。是第一个使用GNN方法进行欺诈检测的工作。

（2）本文的模型已在支付宝中应用，每天可以有效检测出上万的恶意账户。

3.补充知识

3.1 GNN

Kripf提出的GCN是依次对每个节点进行一阶相邻节点的卷积。$X\in R$^N,D 的节点特征向量$x$_i$\in$$R$^D组成的矩阵。无向图$G=(V,E)$，有$N$个节点，$v$_i$\in$$V$，
$($$v$_i$,$$v$_j$)$$\in$E，邻接矩阵$A$$\in$$R$^N$\times$N。卷积层的计算如下：

其中，$\tilde{A}$是A添加self-loops后对称归一化(symmetric normalization )的结果：$\tilde{A}=$$\tilde{D}$^{-$\frac{1}{2}$}$\tilde{A}$$\tilde{D}$^{-$\frac{1}{2}$}，$\tilde{A}=$$A+I$，其中$\tilde{D}$是$\tilde{A}$节点度的对角矩阵。
补充关于如何推导：

关于GCN的解释可以参考这位大佬的博客，总结的非常好：
图卷积网络 GCN Graph Convolutional Network（谱域GCN）的理解和详细推导-持续更新

GCN学习到了函数$f(X,A)$，使用A中节点$v$_i的邻居信息表示该节点。

文章中还介绍了两个GNN的工作

总之，GNN的工作可以看成是递归地聚合邻居信息的方法：

GNN中大多数的工作都是围绕"感受野(receptive fileds)"的研究，也就是进行聚合的范围。图结构的数据时非欧式的，每个节点的邻居数目不确定，不像图像数据每个像素点就只有8个邻居。

有学者提出了GeniePath，可以自适应地为每个节点设定不同的感受野，而不像GCN那样预先设定好卷积的感受野。

本文的工作可以看成是GCN的变形。作者使用求和(sum)的操作捕获每个节点$T$步邻居聚合来的信息，并且使用注意力机制衡量不同类型节点的重要性。

3.2 Node Embedding

嵌入学习的目的是，保留图结构的同时学习到节点的表示。

大多数方法目的都是最小化如下的衡量重构能力的经验损失：

4.提出的方法

4.1.数据分析

本节研究了支付宝中真实数据的“设备聚集”和“行为聚集”的特性。

4.1.1.设备聚集

基本思想是：若一个账户与大量的其他账户一起注册或登录于同一组设备，则这些账户就会被怀疑是恶意账户。

计算连通子图的规模，衡量账户的风险。

4.1.1.行为聚集

基本思想是：如果共享设备的账户成批运行，则这些账户就是可疑的。使用向量内积作为衡量标准，例 $S_{i,i\prime }^a=<$$x$_i, $x_i^{\prime }$ $>$。

这样的度量两个账户关联性的方法，可以用于对连通子图进行进一步分割，来提高假阳性概率。

上图表示设备聚集，展示了支付宝中连续7天的account-device数据图。对于正常账户，蓝色的点均匀分布在图中。对于恶意账户，点的分布表明特定的设备以不同的模式连接了大量的账户。

上图表示行为聚集，展示了账户在不同时间的行为模式。左图的正常账户的行为显示，每个新注册的账户在未来几天内的行为是均匀分布的。而右图中的恶意账户的行为往往只在短时间内爆发。

4.2.A Motivation: Subgraph Components

上述的设备和行为聚集模式启发了作者。

第一步尝试称为“连通子图(connected subgraph)”。

基本思想是建立账户构成的图，希望用边建立起一组账户。连通子图方法由以下三步组成：
(1)给定图$G=(V,E)$，有$N$个节点，$M$条边。$(i,j)$表示账户$i$在设备$j$上有登陆行为。目标是构建一个由账户节点构成的同质图$G$^a$=(V$^a$,E$^a$)$，边$(i$$,i$^’$)$表示账户$i$和$i$^’有一段时间在同一台设备上登陆。

这样，同质图$G$^a 就由多个连通子图所构成，每个子图表示一组账户。这组账户数量越多，则为恶意账户的风险越大。

但是实际操作中有很多噪声，例如不同账户登录相同的ip地址，混淆正常账户和恶意账户的现象很普遍。

（2）接着按照如下的方法删除掉一些边。由图2所示，异常账户的行为通常在特定的一天内爆发。为了衡量$G$^a 中两个账户节点间的相似性，使用向量$x$_i$=[$$x$_i,1 $,$…$,$ $x$_i,p$]$^{T表示账户$i$的行为，$x$_i,t表示账户$i$在第$t$个小时行为的频率。}

使用内积运算$x_i^T$$x$_i‘衡量两个账户之间的相似度。若$x_i^T$$x$_i‘$<\theta$，则在图$G$^a中删除边$(i,i$^’$)$。$\theta$是一个调节$G$^a稀疏性的超参数。

（3）使用每个账户所属的子图的大小为其打分。

尽管该方法可以在最大的连通子图中准确检测出恶意账户，但是它不能很好地在较小的连通子图中检测出恶意账户。

能不能使用机器学习方法进行恶意账户识别呢？与传统的先提取特征$X$
然后学习判别函数$f(X)$的方法不同，能否同时使用特征和图的结构，直接学习得到$f(X,G)$呢？

从上述构建连通子图的3步可以观察到两点：

（1）连通子图的评分由以下两点确定：

• 每个点和邻居的连通性；
• 一个连通子图中的节点数目，

连通性取决于$G$^a(设备聚集)的结构以及节点间的向量内积(行为聚集)。子图中节点的数目反映了连通性的强度。

（2）还需要一个将account-device图G转换为account-account图$G$^a的转换函数。

4.3.Heterogeneous Graph Construction

假定$N$个节点包括账户和设备，每个设备都对应一个类型$d\in D$。给出在时间范围$[0,T)$的$M$条账户和设备之间的连边$(i,j)$。每条边都表示账户$i$在设备$j$上有行为，例如注册、登录等。对于包含$N$个节点的图$G=(V,E)$，有邻接矩阵$A\in 0,1N$。

图$G$中的一个连通子图展示如下，其中蓝色节点是正常账户，黄色节点是异常账户：

为了方便，作者按照设备(device)的类型，抽取出了$\mid D\mid$个子图$G(d)=(V,E(d))$，每个子图都包含了$G$中的所有节点。

注意，这里设备的概念比较宽泛，例如设备可以是IP地址、电话号码、User Machine ID(UMID)、MAC地址、IMSI(International Mobile Subscriber Identity)、APDID(Alipay Device ID)、TID，这就构成了异质图。

在这些图的基础上，进一步处理每个账户的行为。假定矩阵$X\in R^{N,p+\mid D\mid }$，若$i$是账户节点则每一行$xi$表示了节点$i$的行为。

账户$i$在时间范围$[0,T)$内的行为可以分为$p$个时间小段，每一个时间小段表示账户在这段时间产生行为的次数。

对于和该账户相关联的设备，只需使用将向量的最后$\mid D\mid$维根据所属设备，编码成one-hot向量就可以了。

最终的目的是：

给定邻接矩阵$A$，在$[0,T)$时间内的行为矩阵$X$，以及在$[0,T-1)$时间内$N$₀个已标注账户是否为恶意账户的标签，学习到函数$f(A^d,X)$，正确预测在$T$时刻的恶意账户。

4.4.模型

上述章节讨论了数据中发现的模式(“设备聚集”和“行为聚集”)，以及异质图的构建。并且说明了这些模式可以通过给定$A,X$的函数学习得到。

仍然需要一个强大的函数来捕获这些模式。

我们希望通过聚合转换后的行为矩阵$X$，从而为每个节点$i$学习到有效的embedding $h$_i:

其中，$H(t)\in R^{N,k}$表示$t$层的嵌入矩阵，每行表示一个节点的embedding。$T$表示节点跳数，也表示隐藏层的层数。$W$，{$V$_d}是需要优化的参数。

随着迭代的加深(例如T步)，节点就可以在隐层聚合T-step的邻居信息，这就和连通子图中定义的打分函数(计算连通子图中的节点数)有相似之处。区别在于，我们的方法是在原始的account-device图上工作的，通过将T-step邻居的行为嵌入求和，来讲节点映射到隐层空间。

损失函数定义如下：

使用EM算法优化，在e-step，基于参数$W$和{$V$_d}使用（6）式计算embeddings；在m-step，优化（7）式中的参数并调整embeddings。

本文的方法可以看成是GCN的变形，主要区别在于：
1）本文的算法可以用于HIN；
2）聚合函数是不同的，本文的模型对不同类型的图$G^{(d)}$中的两种模式(设备聚集和行为聚集)进行的是求和操作，然后按照图类型的数目取了均值。

4.5.注意力机制

引入注意力机制，在学习过程中自适应地为不同类型的子图分配注意力：

5.实验

数据集：Alipay(支付宝)

实验任务：

对比方法：

1. 连通子图：4.2中提出的方法
2. GBDT+Graph：一种基于机器学习的方法，GBDT全称为Gradient Boosting Decision Tree
3. GBDT+Node2Vec：基于随机游走的节点嵌入方法
4. GCN：经典的图卷积网络方法，聚合公式是（1）式

实验结果：

不同方法在测试集上，第1,2,3,4周的precision-recall曲线对比如下：

6.总结

本文提出了GEM模型，用于日常在支付宝中恶意账户的发现。

总结了攻击者的两个基本特点：设备聚集、行为聚集。

是第一个使用GNN方法实现欺诈检测的方法。

未来的工作：在随时间变化的动态图上建立恶意账户检测系统。

正如作者所说，这个应用场景实际上应该是应用动态图的，这也是未来的一个研究方向。动态图很难做。

最后

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