PU GNN: Chargeback Fraud Detection in P2E MMORPGs via Graph Attention Networks with Imbalanced PU Labels

要約

タイトル：PU GNN: Imbalanced PU Labelsを使用したグラフ注意力ネットワークによるP2E MMORPGにおけるChargeback Fraud Detection

要約：

– P2Eシステムの登場により、MMORPGでのゲーム内アイテムと現実世界の価値が交換可能になった。
– P2E MMORPGのアイテムは、ビットコイン、イーサリアム、クレイトンなどの仮想通貨を介してブロックチェーンネットワーク上で直接交換できる。
– 一度ブロックチェーンに書き込まれたP2Eアイテムは、支払い不正、キャンセル、返金などのチャージバック詐欺にも、ゲーム運営チームによって回復できない。
– 問題に対処するために、PU GNNという新しいチャージバック詐欺予測方法を提案する。この方法は、P2Eトークン取引パターンとプレイヤーのゲーム内行動の両方を捉えるために、グラフ注意力ネットワークとPU損失を組み合わせている。
– 改良されたGraphSMOTEを採用することで、提案モデルはチャージバック詐欺データセットのラベルの不均衡分布を処理する。
– 実際のP2E MMORPGデータセットを用いた実験の結果、PU GNNは以前に提案された方法よりも優れたパフォーマンスを発揮している。

要約(オリジナル)

The recent advent of play-to-earn (P2E) systems in massively multiplayer online role-playing games (MMORPGs) has made in-game goods interchangeable with real-world values more than ever before. The goods in the P2E MMORPGs can be directly exchanged with cryptocurrencies such as Bitcoin, Ethereum, or Klaytn via blockchain networks. Unlike traditional in-game goods, once they had been written to the blockchains, P2E goods cannot be restored by the game operation teams even with chargeback fraud such as payment fraud, cancellation, or refund. To tackle the problem, we propose a novel chargeback fraud prediction method, PU GNN, which leverages graph attention networks with PU loss to capture both the players’ in-game behavior with P2E token transaction patterns. With the adoption of modified GraphSMOTE, the proposed model handles the imbalanced distribution of labels in chargeback fraud datasets. The conducted experiments on three real-world P2E MMORPG datasets demonstrate that PU GNN achieves superior performances over previously suggested methods.

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