基于注意力機制優(yōu)化的WGAN?BiLSTM信用卡欺詐檢測方法

摘" 要： 信用卡欺詐是銀行操作風(fēng)險的主要來源之一，對信用卡詐騙交易進行準確的檢測對于減少銀行經(jīng)濟損失具有重要意義。針對信用卡欺詐檢測中存在的數(shù)據(jù)類別不平衡和數(shù)據(jù)漂移的問題，提出一種基于注意力機制優(yōu)化的WGAN?BiLSTM信用卡欺詐檢測方法。首先引入Wasserstein距離改進生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN），將信用卡數(shù)據(jù)輸入至WGAN（Wasserstein GAN）中，在生成器和判別器相互博弈訓(xùn)練下，得到符合目標分布的欺詐樣本；然后，構(gòu)建結(jié)合注意力機制的雙向長短期記憶（BiLSTM）網(wǎng)絡(luò)，在正反兩個方向上提取信用卡數(shù)據(jù)的長時依賴關(guān)系；最后，通過Softmax層輸出分類結(jié)果。在歐洲持卡人數(shù)據(jù)集上的實驗結(jié)果表明，所提方法能有效提升信用卡欺詐檢測效果。

關(guān)鍵詞： 信用卡欺詐檢測； 過采樣技術(shù)； 注意力機制； 不平衡分類； Wasserstein距離； 生成對抗網(wǎng)絡(luò)； 雙向長短期記憶網(wǎng)絡(luò)； 信息提取

中圖分類號： TN919?34； TP391" " " " " " " " " "文獻標識碼： A" " " " " " " " " " " 文章編號： 1004?373X（2024）10?0073?06

Method of WGAN?BiLSTM credit card fraud detection based on attention

mechanism optimization

Abstract： Credit card fraud is one of the main sources of bank operational risk. The accurate detection of credit card fraud transactions is of great significance for reducing bank economic losses. In allusion to the problems of data category imbalance and data drift in credit card fraud detection， a WGAN?BiLSTM credit card fraud detection method based on attention mechanism optimization is proposed. The Wasserstein distance is introduced to improve the generative adversarial network （GAN）， and the credit card data is input into the Wasserstein GAN （WGAN）. Under the mutual game training between the generator and the discriminator， the fraud samples that meet the target distribution are obtained. The bi?directional long short?term memory （BiLSTM） with attention mechanism is constructed to extract the long?term dependence of credit card data in both positive and negative directions. The classification results are output by means of the Softmax layer. The experimental results on the European cardholder dataset show that the proposed method can effectively improve the effect of credit card fraud detection.

Keywords： credit card fraud detection; over?sampling technology; attention mechanism; imbalanced classification; Wasserstein distance; GAN; BiLSTM; inforamation extraction

0" 引" 言

隨著網(wǎng)絡(luò)購物規(guī)模的持續(xù)增加，信用卡交易已無處不在[1]，人們越來越傾向于提前消費。然而，人們在將信用抵押給銀行以提前消費時，往往缺乏理智的思考，高估了自己及時償還信用卡貸款的能力，擴大了銀行的放款風(fēng)險。根據(jù)央行發(fā)布的《2022年第四季度支付體系運行總體情況》數(shù)據(jù)顯示，截至2022年末，信用卡和借貸合一卡共發(fā)卡7.98億張，銀行卡授信總額為22.14萬億元，授信使用率為39.25%；信用卡逾期半年未償信貸總額為865.8億元，占信用卡應(yīng)償信貸余額的1%。在發(fā)卡規(guī)模和授信額度穩(wěn)步增長的同時，信用卡違約現(xiàn)象層出不窮。盡管銀行對不良貸款進行了針對性處理以及加大了催收力度，但逾期風(fēng)險仍然不容小覷。信用卡欺詐交易能給銀行造成經(jīng)濟損失[2]，也能影響銀行的聲譽。因此，金融機構(gòu)應(yīng)持續(xù)建立一個智能欺詐檢測機制，以檢測潛在高風(fēng)險賬戶，在欺詐發(fā)生之前防止欺詐，營造良好的金融秩序，促進金融產(chǎn)業(yè)的健康發(fā)展。

信用卡欺詐檢測一般通過學(xué)習(xí)交易歷史數(shù)據(jù)中的規(guī)律生成經(jīng)驗?zāi)Ｐ?，利用模型預(yù)測未來的交易數(shù)據(jù)是否存在欺詐交易行為。與正常還款的交易相比，欺詐交易占極少數(shù)[3]，可供模型學(xué)習(xí)的欺詐交易樣本數(shù)量非常稀少。并且，信用卡用戶消費行為的趨勢隨著時間呈現(xiàn)一定的規(guī)律性，例如在節(jié)假日人們的消費意愿更加沖動強烈，這種潛在的數(shù)據(jù)分布變化可能會導(dǎo)致模型的預(yù)測性能降低[4]。

近年來，研究人員在信用卡欺詐檢測上做了大量的工作。在類別不平衡問題上，一般采取過采樣[5]和欠采樣[6]的方式處理，例如N. Rtayli等人采用SMOTE算法生成欺詐樣本來克服數(shù)據(jù)的不平衡[7]。Chen Ying等人通過K?Means聚類算法改進SMOTE算法，僅在安全區(qū)域內(nèi)生成欺詐樣本[8]。E. Esenogho等人通過結(jié)合SMOTE過采樣算法和欠采樣相結(jié)合的方式進行混合采樣，從而改善信用卡數(shù)據(jù)的整體分布[9]。在數(shù)據(jù)漂移問題上，一般采用基于長短期記憶（LSTM）網(wǎng)絡(luò)[10]的深度模型，例如Gao J等人采用LSTM提取信用卡數(shù)據(jù)中潛在的時序信息，最后通過XGBoost完成信息識別和欺詐分類[11]。I. Benchaji等人提出一種結(jié)合注意力機制的LSTM信用卡欺詐檢測模型，通過注意力機制選擇性地關(guān)注特征，能夠提高模型的檢測效率[12]。J. Forough等人以LSTM作為初步預(yù)測層、CRF作為最終預(yù)測層的方式構(gòu)建信用卡欺詐檢測模型[13]。

傳統(tǒng)的SMOTE過采樣算法生成的欺詐樣本存在較多的噪聲，欠采樣算法可能會丟失關(guān)鍵信息，最終影響模型的訓(xùn)練效果。另一方面，LSTM只能正向地學(xué)習(xí)信用卡數(shù)據(jù)的分布，無法結(jié)合前后兩個方向輸出欺詐檢測的綜合表達。針對以上問題，本文提出一種基于注意力機制優(yōu)化的WGAN?BiLSTM信用卡欺詐檢測方法。首先，引入Wasserstein距離代替生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）中原有的JS散度來度量生成數(shù)據(jù)和真實數(shù)據(jù)之間的距離，更加穩(wěn)定地生成符合原始分布的欺詐樣本，平衡信用卡數(shù)據(jù)類別的分布；然后，構(gòu)建雙向長短期記憶（BiLSTM）網(wǎng)絡(luò)，從正反兩個方向提取信用卡數(shù)據(jù)內(nèi)潛在的時序信息，并結(jié)合注意力機制對特征進行選擇性地關(guān)注；最后，通過Softmax層輸出欺詐檢測結(jié)果。

1" 研究方法

1.1" Wasserstein GAN

生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）[14]是一種無監(jiān)督的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，包含兩個網(wǎng)絡(luò)進行對抗訓(xùn)練。其中，生成器的目標是合成出判別器難以分辨的樣本，判別器的目標是盡可能地區(qū)分生成器生成的樣本是否為真實樣本。當GAN的生成器收斂至最優(yōu)時，其目標就會轉(zhuǎn)為最小化生成數(shù)據(jù)和真實數(shù)據(jù)分布之間的JS散度。然而，當生成數(shù)據(jù)和真實數(shù)據(jù)間不存在重疊分布時，會導(dǎo)致JS散度始終為一個常數(shù)，無法再反映兩個分布之間的距離，進而導(dǎo)致GAN存在訓(xùn)練不穩(wěn)定的現(xiàn)象。

本文采用Wasserstein距離[15]代替GAN的JS散度來度量人工欺詐樣本和真實樣本之間的距離，以解決GAN穩(wěn)定性較差的問題。WGAN（Wasserstein GAN）的優(yōu)勢在于，即便兩個分布之間沒有重疊或者重疊情況非常少的時候，Wasserstein距離仍然能夠反映兩個分布之間的遠近程度，數(shù)值越小表示兩個分布越相似，這樣可以有效減少訓(xùn)練過程中不穩(wěn)定的情況。Wasserstein距離公式如下：

1.2" WGAN平衡信用卡數(shù)據(jù)集

假設(shè)信用卡數(shù)據(jù)集為[X=Xmin，Xmax]，其中[Xmax]表示多數(shù)類的正常樣本，[Xmin]表示少數(shù)類的欺詐樣本，需要生成的欺詐樣本數(shù)量為[Xmax]和[Xmin]的差值。WGAN對欺詐樣本進行過采樣的具體步驟如下：

1） 初始化WGAN的生成器和判別器。均設(shè)置為具有3層全連接層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，使用RMSprop優(yōu)化器更新網(wǎng)絡(luò)權(quán)重，生成器的輸出維度設(shè)置為信用卡特征總數(shù)，判別器的輸出維度設(shè)置為1。

2） 生成符合高斯分布的隨機噪聲[z]，將噪聲輸入至生成器[G]中得到生成的欺詐樣本[XG]。

3） 將原始樣本[X]和生成樣本[XG]輸入至判別器[D]中訓(xùn)練得到判別器誤差，計算判別器誤差的損失函數(shù)如下：

式中：[pdata]和[pz]分別為噪聲和真實樣本的概率分布；[E（?）]為計算期望的函數(shù)；[G（?）]為生成器的可微函數(shù)；[D（?）]為判別器的可微函數(shù)。得到[D]的誤差后，通過反向傳播梯度下降算法對[D]進行網(wǎng)絡(luò)權(quán)重的更新。

4） 更新后的判別器重新對生成樣本[XG]進行判別，得到生成器誤差，計算生成器誤差的損失函數(shù)如下：

得到[G]的誤差后，通過反向傳播梯度下降算法對[G]進行網(wǎng)絡(luò)權(quán)重的更新。

5） 重復(fù)執(zhí)行步驟2）～步驟4），在生成器和判別器不斷博弈訓(xùn)練下，判別器最終再也無法區(qū)分欺詐樣本的來源，此時達到納什均衡[16]。結(jié)合式（2）與式（3）建立WGAN網(wǎng)絡(luò)的目標函數(shù)，公式如下：

6） 生成數(shù)量為[Xmax]和[Xmin]的差值的隨機噪聲，標簽設(shè)置為1。將其輸入至訓(xùn)練好的生成器中得到人工欺詐樣本，合并原始信用卡數(shù)據(jù)樣本和人工欺詐樣本，此時得到一個類別平衡的數(shù)據(jù)集[X']。

1.3" 雙向長短期記憶網(wǎng)絡(luò)

雙向長短期記憶（BiLSTM）網(wǎng)絡(luò)是基于LSTM的拓展網(wǎng)絡(luò)模型，主要用于解決時序相關(guān)的問題。BiLSTM由正向LSTM和反向LSTM構(gòu)成，其基本結(jié)構(gòu)如圖1所示。相較于單一的LSTM，BiLSTM有更強的非線性表達能力，能夠綜合考慮序列數(shù)據(jù)的正向特征和反向特征[17]，可以改善模型對長期依賴關(guān)系的學(xué)習(xí)狀況。

假設(shè)由WGAN過采樣得到的信用卡平衡數(shù)據(jù)集為[X'=x0，x1，x2，…，xT]，即存在從0時刻到[T]時刻的數(shù)據(jù)，且有[0≤t≤T]。本文利用BiLSTM提取信用卡數(shù)據(jù)中的時序信息的步驟如下：

式中[ht]為BiLSTM在[t]時刻的輸出序列。

1.4" BiLSTM嵌入注意力機制

由于信用卡數(shù)據(jù)數(shù)量龐大，當輸入的序列較長，可能導(dǎo)致信息丟失的問題。本文在BiLSTM的隱層末端嵌入注意力機制（Attention）來改善BiLSTM的整體記憶[18]狀況，通過捕獲關(guān)鍵時序特征對欺詐檢測結(jié)果的影響，從而篩選出關(guān)鍵信息，提高模型的學(xué)習(xí)效率和檢測效果。BiLSTM結(jié)合注意力層計算注意力值的步驟如下。

1） 將由BiLSTM訓(xùn)練好的隱層序列輸入至注意力層，計算每個時刻的輸入序列和目標序列之間的相關(guān)程度得到注意力分數(shù)，計算公式如下：

[St=tanhwhht+Ch] （8）

式中：[St]為[t]時刻的注意力分數(shù)；[ht]為BiLSTM在[t]時刻的輸出序列；[wh]為注意力權(quán)重；[Ch]為注意力偏置。

2） 利用Softmax函數(shù)對[St]進行轉(zhuǎn)換得到注意力權(quán)重值[α]，并根據(jù)[α]對BiLSTM的隱層輸出加權(quán)求和，計算出經(jīng)注意力機制優(yōu)化后的輸出，公式如下：

式中：[αt]為[ht]的注意力權(quán)重值；[h't]為[t]時刻經(jīng)過注意力機制優(yōu)化的輸出。

3） 使用Softmax歸一化函數(shù)層將步驟2）的輸出以概率的形式呈現(xiàn)，即樣本被判定為欺詐樣本的概率，具體計算公式如下：

式中[yt]為模型的最終輸出。

1.5" WGAN?BiLSTM?Attention模型結(jié)構(gòu)

針對信用卡欺詐檢測領(lǐng)域存在類別不平衡和數(shù)據(jù)漂移的問題，本文提出一種基于注意力機制優(yōu)化的WGAN?BiLSTM信用卡欺詐檢測方法，其模型結(jié)構(gòu)如圖2所示。

將標準化后的信用卡數(shù)據(jù)輸入WGAN中進行迭代訓(xùn)練，得到符合原始分布的平衡數(shù)據(jù)集；利用BiLSTM提取數(shù)據(jù)中的時序信息并將隱層輸出傳遞至注意力層，通過注意力機制使得模型關(guān)注更重要的特征；最后，利用Softmax函數(shù)層計算出模型的最終輸出。

2" 實驗設(shè)計與分析

2.1" 實驗環(huán)境

本文的實驗采用Windows 11系統(tǒng)，AMD Ryzen 7 5800H CPU，內(nèi)存16 GB，顯卡NVIDIA GeForce RTX 3060。在構(gòu)建模型的過程中，采用Python編程語言的Sklearn工具包和Keras工具包實現(xiàn)。

2.2" 數(shù)據(jù)集描述

本文使用的數(shù)據(jù)集來源于Kaggle平臺的公開數(shù)據(jù)集，由Worldline和ULB的機器學(xué)習(xí)小組在進行欺詐檢測有關(guān)的大數(shù)據(jù)挖掘期間收集的。該數(shù)據(jù)集包含了歐洲持卡人于2013年9月2天內(nèi)的信用卡交易記錄，共有284 807條交易數(shù)據(jù)。其中具有欺詐行為的交易數(shù)據(jù)僅有492條，欺詐比例為0.172%。

該數(shù)據(jù)集一共有31個特征變量，沒有缺失值。特征V1，V2，…，V28是通過PCA降維后的結(jié)果，出于保護持卡人隱私的目的，它們的原始特征和背景信息沒有被提供。特征Time表示每條交易與第一條交易相差的秒數(shù)；特征Amount表示交易金額；特征Class表示欺詐類型，當其為欺詐交易時取值為1，否則取值為0。

2.3" 數(shù)據(jù)預(yù)處理

由于特征Time僅存儲序列信息，本文首先對其進行剔除；接著對剩余特征進行標準化處理，消除特征之間的量綱關(guān)系，使得特征之間具有可比性。標準化后數(shù)據(jù)將被映射至一個較小的范圍之內(nèi)，起到平滑梯度的作用，有助于提高模型的訓(xùn)練速度和分類性能。本文采用Z?Score算法對數(shù)據(jù)進行標準化操作，計算公式如下：

式中：[v]為原始特征數(shù)值；[μ]為所有特征的平均值；[σ]為所有特征的標準差；[v']為標準化后的特征數(shù)值。

2.4" 評價指標

本文采用的評價指標包括準確率（Accuracy）、精確率（Precision）、召回率（Recall）、F1值（F1?Score），具體的計算公式如下：

在解釋這些指標之前，需要引入混淆矩陣，如表1所示。其中，TP表示將正例預(yù)測為正例的樣本；FP表示為將反例預(yù)測為正例的樣本；FN表示為將正例預(yù)測為反例的樣本；TN表示將反例預(yù)測為反例的樣本。

在研究模型的泛化能力時，按照預(yù)測結(jié)果的順序逐個將樣本作為正例進行輸出，可以畫出ROC曲線和PR曲線，兩者皆能用于評價二分類器的性能。但是ROC曲線無法有效地體現(xiàn)出樣本類別不平衡時對模型產(chǎn)生的影響，容易呈現(xiàn)一個較為樂觀的結(jié)果；而PR曲線對于極度不平衡的數(shù)據(jù)集更為敏感。所以，本文采用PR曲線來直觀地展示不同模型之間的分類性能。此外，PR曲線涉及一個重要指標，即AUPRC值。AUPRC的值為PR曲線下方的面積，當PR曲線越靠近右上方或曲線下方面積越大時，說明模型分類性能越好。

2.5" 實驗設(shè)置及結(jié)果分析

為驗證BiLSTM提取信用卡數(shù)據(jù)時序信息的有效性，本文比較了多個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，如BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（BPNN）、長短期記憶（LSTM）網(wǎng)絡(luò)和門控循環(huán)單元（GRU）。以上模型都加入丟失率為0.1的Dropout層防止過擬合，使用二元交叉熵BinaryCrossentropy函數(shù)作為損失函數(shù)，采用Adam優(yōu)化器更新網(wǎng)絡(luò)權(quán)重。為了提高評估結(jié)果的魯棒性和準確性，在每個參數(shù)條件下均獨立進行10次實驗，最終結(jié)果以10次實驗的均值展現(xiàn)。將數(shù)據(jù)集按照7∶3的比例劃分為訓(xùn)練集和測試集，從準確率、F1值和AUPRC值這三個評估指標進行對比，評價結(jié)果如表2所示。

由于模型在訓(xùn)練集學(xué)習(xí)到了大量多數(shù)類樣本的分布，對測試集中大量的多數(shù)類樣本進行了準確的預(yù)測，上述模型的準確率都達到99.9%以上。然而，對于信用卡欺詐檢測問題而言，檢測出欺詐交易要比檢測出正常交易更有價值，所以本文更加關(guān)注除準確率之外的分類評價指標。從實驗結(jié)果中可以發(fā)現(xiàn)，BPNN的各項評價指標最低，作為較為基礎(chǔ)的模型并不具備利用數(shù)據(jù)中潛在時序規(guī)律的能力。LSTM和GRU表現(xiàn)出了比BPNN更顯著的優(yōu)越性，但都不如具備雙向提取能力的BiLSTM。因此，本文將BiLSTM設(shè)置為信用卡欺詐檢測的基礎(chǔ)分類器。從表2中還能看出，在結(jié)合了注意力機制后模型的性能得到提升，說明利用注意力機制對信用卡欺詐進行檢測是有效的。

本文使用的數(shù)據(jù)集類別分布十分不均勻，如果直接訓(xùn)練數(shù)據(jù)會導(dǎo)致模型泛化能力差，容易對多數(shù)類樣本產(chǎn)生過擬合。雖然準確率較高，但模型并沒有真正學(xué)習(xí)到如何分辨欺詐樣本。為解決上述問題，需要對原始數(shù)據(jù)進行過采樣操作。本文以BiLSTM?Attention為基礎(chǔ)模型，比較SMOTE算法、ADASYN算法、K?MeansSMOTE算法和WGAN算法過采樣對模型影響的差異，分別表示為Model1、Model2、Model3和Model4。其中SMOTE算法和ADASYN算法的K近鄰值設(shè)置為5，K?MeansSMOTE算法的簇數(shù)量設(shè)置為27，WGAN算法的優(yōu)化器學(xué)習(xí)率和Dropout層神經(jīng)元丟失率分別設(shè)置為0.000 2和0.1，過采樣后的欺詐樣本與正常樣本的數(shù)量持平?；谶^采樣方法的模型PR曲線如圖3所示。

從圖3可以看出，基于WGAN過采樣的模型PR曲線基本處于其他曲線的最上方，即曲面下方的面積最大，表明其分類性能為最優(yōu)。為詳細探究WGAN過采樣算法的優(yōu)越性，本文給出了具體的分類評價結(jié)果，如表3所示。

基于SMOTE算法和ADASYN算法過采樣的模型在精確率和F1指標上都表現(xiàn)較差，表明其在過采樣過程中產(chǎn)生了過多的噪聲，致使模型學(xué)習(xí)到了不必要的數(shù)據(jù)分布。K?MeansSMOTE算法因其先聚類再過采樣的特性，相較于前兩者來說，模型的綜合性能有著顯著提升，但仍遜于基于WGAN算法過采樣的模型。除了召回率略低于基于其他過采樣算法的模型外，WGAN?BiLSTM?Attention模型的其他分類評價指標都達到了最高，尤其是在評價不平衡分類中更具意義的F1指標和AUPRC指標上。

3" 結(jié)" 語

隨著信用卡支付方式的廣泛普及，以及客戶群體中存在提前消費的觀念，擴大了信用卡欺詐違約交易的風(fēng)險。為降低該風(fēng)險，本文提出了一種基于注意力機制優(yōu)化的WGAN?BiLSTM信用卡欺詐檢測方法。引入Wasserstein距離代替GAN的JS散度，增加對抗訓(xùn)練的穩(wěn)定性，通過WGAN生成符合目標分布的欺詐樣本使得數(shù)據(jù)集達到平衡；利用BiLSTM對信用卡數(shù)據(jù)進行雙向提取，充分捕捉其中的時序信息；結(jié)合注意力機制篩選關(guān)鍵特征，改善BiLSTM的整體記憶狀況。

在歐洲持卡人數(shù)據(jù)集上的實驗結(jié)果表明，本文方法具有較高的準確性，優(yōu)于其他對比模型，能夠勝任信用卡欺詐檢測任務(wù)。

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