日前，计算学部网络安全态势分析团队的论文《MLaD2 : A Semi-supervised Money Laundering Detection Framework Based on Decoupling Training》在网络与信息安全领域顶级期刊《IEEE Transactions on Information Forensics & Security》（简称IEEE TIFS）上发表。该论文第一作者为团队硕士生罗雪姣，通讯作者为韩晓晖研究员，吴晓明研究员、左文波副研究员等为合作作者，齐鲁工业大学（山东省科学院）计算机科学与技术学部为第一单位，中关村实验室为合作单位。
该研究工作提出了一种基于解耦训练的半监督洗钱检测方法MLaD2，有效提升了训练数据受限条件下洗钱检测的精度。MLaD2通过构建交易关系网络并引入基于节点相似性加权机制，克服了传统检测方法中的同质性假设缺陷；同时，对账户的表示学习和分类任务进行解耦，通过构建账户结构和行为对比实例对学习账户的特征表示，高效地利用少量标注数据来学习账户的可区分性类别特征，减少了模型对标注数据的依赖以及类别不平衡的不利影响。该项工作在相关政府部门、金融机构的风控系统中有很高的应用价值。
IEEE TIFS是中科院一区TOP期刊，中国计算机学会（CCF）推荐的A类期刊，中国密码学会（CACR）推荐的A类期刊，主要关注计算机及网络安全、可靠性领域最新的研究进展和技术，在网络与信息安全领域享有举足轻重的影响力。
计算学部网络安全态势分析团队近年来不断开拓创新，在网络安全、人工智能等领域开展前沿研究，取得了系列重要进展，并高度注重人才培养，研究生取得了丰硕的论文、专利等成果，毕业生进入知名院校攻读博士或进入国企、事业单位工作。
论文链接：https://ieeexplore.ieee.org/document/10477569
