链接分析

什么是链接分析？

链接分析 是一种数据驱动的方法，用于识别和可视化系统内不同实体之间的关系。它映射账户、设备、地点、交易或其他数据点之间的连接，以检测异常模式，发现隐藏的网络并识别欺诈计划。欺诈者经常成群结队或使用复杂的互联系统来掩盖其活动，这使得链接分析成为揭露这些隐藏关系的重要工具。

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这种技术通常用于银行、电子商务和电信等行业，以打击欺诈，例如洗钱、合成身份欺诈和有组织的促销滥用。

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链接分析是如何工作的？

数据聚合

• 链接分析从各种来源收集数据，例如用户账户、交易历史记录、设备指纹和 IP 地址。

连接映射

该系统通过基于共同特征或活动链接实体来创建关系网络。例如：

• 使用相同的电子邮件地址、电话号码或 IP 地址的多个帐户。

• 来自不同账户的交易流向同一个银行账户或存款地址。

模式识别

通过分析网络，系统可以识别异常或可疑的模式，例如：

• 关联账户之间的高速交易。

• 具有共享属性的账户集群表现出相似的行为。

• 表明有组织欺诈的循环资金转账或设备共享模式。

风险评分和警报

• 与已知欺诈者或高风险活动有密切联系的实体将被标记为接受审查，这有助于调查人员集中精力。

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用例

合法场景

• 银行业： 通过追踪账户之间的资金流来检测洗钱网络。

• 电子商务： 通过关联多个可疑账户，识别利用促销活动的欺诈团伙。

• 电信： 跟踪设备和账户之间的连接，以检测 SIM 交换欺诈或账户盗用。

欺诈性用例

• 合成身份欺诈： 欺诈者使用多个具有重叠数据点的虚假身份进行财务欺诈。

• 洗钱： 复杂的交易网络掩盖了非法资金的来源，而联系分析可以揭露这些来源。

• 滥用促销和推荐： 欺诈集团创建相互关联的账户，反复利用促销或推荐计划。

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对企业的影响

积极影响

• 增强的欺诈检测： 链接分析有助于发现复杂的欺诈计划，这些计划在传统的基于规则的系统中可能会被忽视。

• 主动防欺诈： 实时检测关联的欺诈实体可以减少大规模欺诈的影响。

• 改进的调查： 对关系和模式进行可视化使分析师更容易调查和解决欺诈案件。

负面影响

• 资源密集度： 实施链路分析系统需要在技术、数据集成和熟练人员方面进行大量投资。

• 误报： 过于严格的规定或较差的数据质量会导致合法账户被错误地标记，从而影响客户体验。

• 欺诈者改编： 老练的欺诈者可能会故意建立虚假联系或掩盖其活动以逃避侦查。