>

 Graphomaly < < <

English EN

Graphomaly - bibliotecă software pentru detectarea anomaliilor în grafuri ce modelează tranzacţii financiare

Proiect PN-III-P2-2.1-PED-2019-3248, PED 2019

Descriere şi obiective

Echipa

Documente

Articole în reviste

Articole la conferinţe

Software

Descriere şi obiective

Proiectul Graphomaly are ca scop crearea unui pachet Python pentru detecţia anomaliilor în grafuri ce modelează tranzacţii financiare, cu scopul de a descoperi comportamente frauduloase ca spălarea banilor, reţele ilegale, evaziune fiscală, escrocherii, etc. O astfel de bibliotecă este necesară în bănci, unde departamentele de descoperire a fraudelor încă se bazează mult pe experţii umani.

Urmărim să propunem şi să testăm algoritmi specifici pentru analiza grafurilor din domeniul bancar şi să aplicăm instrumente de detecţie de anomalii, între care cele bazate pe învăţarea dicţionarelor vor ocupa o poziţie importantă.

Metodele implementate vor fi capabile de procesarea grafurilor de dimensiuni mari. Vor fi proiectate metode online şi distribuite, astfel încât timpul de reacţie să fie mic şi deci fraudele să fie descoperite în fazele incipiente.

Acest proiect este finanţat de Ministerul Educaţiei şi Cercetării, CCCDI - UEFISCDI, prin proiectul PN-III-P2-2.1-PED-2019-3248, din cadrul PNCDI III.

Echipa
Cei trei parteneri implicaţi în acest proiect şi membrii echipei sunt
  • Universitatea Politehnica Bucureşti: prof. Bogdan Dumitrescu, prof. Florin Stoican, drd. Denis Ilie-Ablachim
  • Universitatea Bucureşti: conf. Paul Irofti, conf. Andrei Pătraşcu, drd. Andra Băltoiu, prof. Marius Popescu
  • Tremend Software Consulting SRL: Ioana Rădulescu, Ştefania Budulan, Alexandra Bodîrlău
Partener extern: Libra Internet Bank, furnizor al datelor despre tranzacţii.
Documente
Articole în reviste
  • A. Pătraşcu, P.Irofti, "Computational complexity of Inexact Proximal Point Algorithm for Convex Optimization under Holderian Growth", submitted to Journal of Machine Learning Research, Aug. 2021. Fişier: versiune trimisă
Articole la conferinţe
  • B.Dumitrescu, D.Ilie-Ablachim, "Classification with Incoherent Kernel Dictionary Learning", Int. Conf. Control Systems and Computer Science, Bucharest, May 2021. Fişier: versiune finală
  • F.I.Miertoiu, B.Dumitrescu, "Shape Parameter and Sparse Representation Recovery under Generalized Gaussian Noise", EUSIPCO, Dublin, Ireland, Aug. 2021. Fişier: versiune finală
  • C.Rusu, P.Irofti, "Efficient and Parallel Separable Dictionary Learning", IEEE 27th International Conference on Parallel and Distributed Systems (ICPADS), Beijing, China, Dec. 2021. Fişier: versiune finală
  • P.Irofti, L.Romero-Ben, F.Stoican, V.Puig, "Data-driven Leak Localization in Water Distribution Networks via Dictionary Learning and Graph-based Interpolation", submitted to 2022 American Control Conference (ACC). Fişier: versiune trimisă
Software