线索引导的洗钱集团发现

arXiv:2606.26189v1 公告类型：新 摘要：洗钱集团发现（MLGD）旨在识别隐藏的犯罪集团并恢复其在大规模金融网络中的完整结构。现有的图异常检测方法主要产生节点级的风险警报，而全局组发现方法则被动地在整个网络中搜索可疑组。两者都与真实的反洗钱（AML）调查不相符，分析师通常从具体线索开始，逐步扩大调查范围以追回责任人。为了解决这一差距，我们提出了线索引导集团发现（CGGD），通过分析师互动从初始线索集中逐步恢复洗钱集团。我们进一步提出 Clue2Group，一个框架，首先构建一个紧凑的本地调查环境，以减少噪音并保留链式和循环式的洗衣结构。然后，它使用多语义局部时间 GNN 估计线索条件局部风险场，最后整合风险、结构和先验模式证据以恢复一个连贯的洗钱群体。对两个大规模反洗钱基准的实验表明，Clue2Group 为反洗钱调查提供了实用的线索驱动分析框架，为弥合基于图的反洗钱研究和实际调查工作流程之间的差距提供了可行的一步。