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Elliptic++
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新框架通过考虑证据新鲜度优化欺诈自动化
研究人员开发了一个名为“新鲜度约束审计能力”（FCAC）的新型决策支持框架，以帮助欺诈运营确定何时自动化操作。该框架考虑了操作风险、证据新鲜度和共享审查能力，以在管理工作量的同时优化自动化率。在IEEE-CIS、ULB-Worldline和Elliptic++等数据集上进行的实验表明，自动化率在67.4%到84.4%之间，相应的审查工作量在24.1%到46.0%之间。研究结果强调了审计新鲜度和分析师能力在设计有效的欺诈检测系统中的关键相互作用。
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反洗钱研究表明交易级别与参与者级别评分会影响调查队列
本文研究了基于图的反洗钱（AML）系统在区块链网络中粒度对其影响。研究人员评估了在交易级别或参与者地址级别对可疑活动进行评分是否会影响调查队列的构成。使用 Elliptic++ 比特币数据集，他们发现与地址级别评分相比，交易级别投影导致了显著不同的调查队列，影响了反洗钱工作的效率和重点。