クレジットカード不正履歴テストデータの特徴発見のための可視化と GUI の一手法
迫田千華

（指導教員：伊藤貴之）
イニングを適用し，得られたルール群を用いてシステムに1．概要生じた特徴を検知する手法を報告している．

近年，クレジットカード等の不正を検出する様々な技術が開発されている．社団法人クレジット産業協会の調査に

3．提案内容3.1 データ構造

よると，2002 年以降クレジットカードの不正使用の被害総額は減少傾向にある．しかし，それでもまだ十億単位での本報告で扱うクレジットカード不正使用履歴のテスト被害が発生しており，最近ではスキミングなど悪徳な技術

データは，列が各属性を表し,1 行が 1 件のイベントの単位が社会問題ともなっている．また，不正のパターンは組織であり，表の各欄に時系列情報を含む変数値が格納された性，期間，金額などの面で多様である．このように日々変表形式データである.クレジットカード不正履歴を構成す化し多様化する不正パターンに対して，より高度な不正検る購買履歴は，不正検出システムのルールに該当するため出技術の研究が求められている．また，クレジットカードに不正の可能性が高いと判定された履歴に，後から不正で会社の多くが採用する不正検出システムには，会社ごとにないと確認できた履歴を削除し，さらに後から不正である固有のルールを設定することができるが，そのルール数はと確認できた履歴を加えたものとする．本報告で扱うデー非常に多くなる傾向にある．その中で，時間経過によってタの一例を示したものが表 1 である．本報告で扱うデータ

不必要になったルールや，範囲変更が必要なルールの妥当では，日時，金額，不正種別，会員番号など 18 の属性が性を，より効率的に管理できるシステムが望まれている．

格納されている．

本報告では，ルールの追加，更新，削除の手助けとなる

表 1：クレジットカード不正履歴の一例

グラフィカルユーザインタフェース(以下 GUI)を搭載し，種別20080312

2000

52424

213…

で表現することにより，ユーザの情報認識を手助けする技

20080312

1500005121034322…

術である．本研究は，システム管理者の負担を減らし，効2008031215030

5122325…

率的なルール管理に貢献できる可視化システムの構築を20080313

3429

53105328923…

を支援する可視化システムを提案する．可視化とは実体を持たない抽象的なデータを，コンピュータグラフィックス

国会員
番号

…

…

…

…

不正金額

日付

…

利用

システム管理者による不正パターンの視覚的な特徴発見…

目指すものである．

2．関連研究3.2 データの表現形式

本報告が対象とするクレジットカード不正履歴テスト
データは，時系列情報を含む非常に多くの属性を有する．

提案手法では X 軸，Y 軸，色に対応する属性を指定し，このような大規模な多変数データを可視化する手法は，従散布図を用いてクレジットカード不正履歴テストデータ来から数多く存在する[1]．しかし，すべての属性値を同時を可視化する．ただし，大規模なデータを散布図で表示すに表示する手法は，視認性や画面解像度の点から，必ずしると，点が重なり情報を失う可能性がある．そこで提案手も使いやすいとは限らない．本報告で適用するような散布法では，図 1 に示す 2 次元/3 次元表示の切り替え機能を用

図をベースにした可視化手法においても，時系列情報の特いる．3 次元表示には 2 次元的なヒストグラムを採用する

徴に応じて適応的に属性を選択して可視化することが重ことで，ほぼ同一な属性値を有する不正の回数を視覚的に要である．

確認できる．例えば X 軸に時刻を指定した場合には，短時間で集中的に行われる不正を発見できると見込まれる．

また，著者らはクレジットカード不正履歴テストデータに対して，階層型データ可視化手法「平安京ビュー」[2]の適用も試みている．平安京ビューは階層型データの葉ノードをアイコンで，階層構造を長方形の枠で表示する可視化手法であり，大規模データの可視化に適している．しかし平安京ビューは，時系列変化や時間的特徴の表現には不向きである．
時系列情報の特徴検出に関する研究は，可視化以外の分野でも多数報告されている．一例として文献[3]では，多次元時系列データに対して，まず各時系列のパターンクラスタリングを適用し，次に特徴的パターン間の相関ルールマ

図 1：2 次元/3 次元表示

73業形態を考慮した上で，更に絞り込んで可視化していくこ

3.3 GUI 概要とで悪意のある加盟店や犯罪組織を発見できる可能性も

図 2 は現在開発中の本可視化システムの GUI である．2ある．

次元/3 次元表示の切り替えの他に，軸，色に対応する属性の切り替えや属性値の絞り込み，ハイライトが可能である．

その他

更に，年月や時間帯，曜日毎など時系列幅を決定する GUIも備えることで，さまざまな角度からの検証が可能となる．

衣類
ガソリン等
電気製品
時計等

■多額
｜
■少額

飲食
タクシー等
鉄道・バス
通販

0時

12時

24時

図 4：可視化例 2

5．まとめと今後の課題
本報告では，クレジットカード不正履歴を可視化する一
図 2：クレジットカード不正履歴テストデータのための手法を提案した．今後の課題として，まず GUI の改良と拡GUI張を進めたい．そして，この GUI を用いて大規模な多変数4．適用事例
4.1 金額の時系列変化

時系列データを対話的に可視化し，その有用性を検証した
い．また，文献[2]に提案されている属性間の相関性算出お図 3 に X 軸を日付，Y 軸を金額，色を不正種別とした可よび可視化の半自動化手法を導入して，GUI と自動化手法

視化結果例を示す．ただし，データは 3 ヶ月分で約 21,000を併用したシステムの構築を目指したい．また，3 次元表件分である．図 3 より，金額が 10 万，20 万，30 万，50 万示の性能向上について検討したい．更に，ルールの適用範円の限度額のラインに不正使用が集中していることが視囲を散布図上に同時に可視化し，不正履歴の分布と照合す覚的に観察できる．これは，不正カード使用者が，不正発る機能を設けたい．

覚する前に一度で限度額までの使用を試みていると推測

これらの機能を開発した上で，新たな不正パターンの発できる．

見，および有用なルールの追加，各ルールの妥当性の検証などに対して，本可視化システムがどのように貢献できるか，さらに検証を進めたい．

■偽造
■盗難
■紛失

100万円

謝辞
株式会社インテリジェントウェイブ開発本部企画部の伊勢様，宮下様には貴重なご助言を賜ったことを感謝いたします．

参考文献

50万円

[1] Xie Z. , Huang S. , Ward M. , Rundensteiner E. , Exploratory
30万円
20万円
10万円

Visualization of Multivariate Data with Variable Quality, IEEE
Symposium on VAST 2006, pp.183-190, 2006.
[2] 長崎, 伊藤, 伊勢, 宮下, 相関性を考慮した大規模階層

5/1

6/1

7/1

7/31 (2007)

型データの可視化 -クレジットカード不正履歴テストデー

図 3：可視化例 1

タの可視化への応用-, 情報処理学会第 70 回全国大会,

4.2 時間帯における特徴

2ZE-4, 2008.

図 4 に X 軸を時間帯，Y 軸を商品コード，色を金額とし[3] 矢入, 加藤, 堀, 中須賀:時系列相関ルールマイニング

た可視化結果例を示す．ただし，データは 3 ヶ月分で約に基づく人工衛星テレメトリデータからの異常検出法,21,000 件分である．商品によって不正使用の時間帯が偏っThe 15th Annual Conference of Japanese Society for Artificialているものがあることが観察できる．そして明らかに深夜Intelligence, 2001.

である時間帯の不正も多く確認できる．カード加盟店の営74