CALLMINE: Fraud Detection and Visualization of Million-Scale Call Graphs

Autor(es)

Cazzolato, Mirela ; Vijayakumar, Saranya ; Lee, Meng-Chieh ; Vajiac, Catalina ; Park, Namyong ; Fidalgo, Pedro ; Traina, Agma J. M. ; Faloutsos, Christos

• Tipo de documento: Artigo Científico
• Fonte: PROCEEDINGS OF THE 32ND ACM INTERNATIONAL CONFERENCE ON INFORMATION AND KNOWLEDGE MANAGEMENT, CIKM 2023; v. N/A, p. 7-pg., 2023-01-01.

Resumo

Given a million-scale dataset of who-calls-whom data containing imperfect labels, how can we detect existing and new fraud patterns? We propose CallMine, with carefully designed features and visualizations. Our CallMine method has the following properties: (a) Scalable, being linear on the input size, handling about 35 million records in around one hour on a stock laptop; (b) Effective, allowing natural interaction with human analysts; (c) Flexible, being applicable in both supervised and unsupervised settings; (d) Automatic, requiring no user-defined parameters. In the real world, in a multi-million-scale dataset, CallMine was able to detect fraudsters 7,000x faster, namely in a matter of hours, while expert humans took over 10 months to detect them. CIKM-ARP Categories: Application; Analytics and machine learning; Data presentation. (AU)

• Processo FAPESP: 16/17078-0 - Mineração, indexação e visualização de Big Data no contexto de sistemas de apoio à decisão clínica (MIVisBD)
• Beneficiário: Agma Juci Machado Traina
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Temático
• Processo FAPESP: 21/11403-5 - Mineração de registros multimodais: descoberta explicável de padrões e anomalias
• Beneficiário: Mirela Teixeira Cazzolato
• Modalidade de apoio: Bolsas no Exterior - Estágio de Pesquisa - Pós-Doutorado
• Processo FAPESP: 20/11258-2 - Consultas por similaridade e interoperabilidade em bases de dados médicos
• Beneficiário: Mirela Teixeira Cazzolato
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado
• Processo FAPESP: 20/07200-9 - Analisando dados complexos vinculados a COVID-19 para apoio à tomada de decisão e prognóstico
• Beneficiário: Agma Juci Machado Traina
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Regular