CSR: Small: Multi-FPGA System for Real-time Fraud Detection with Large-scale Dynamic Graphs

CSR:小型:利用大规模动态图进行实时欺诈检测的多 FPGA 系统

基本信息

  • 批准号:
    2317251
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 55.47万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    美国
  • 项目类别:
    Standard Grant
  • 财政年份:
    2024
  • 资助国家:
    美国
  • 起止时间:
    2024-01-01 至 2026-12-31
  • 项目状态:
    未结题

项目摘要

The rise of international financial and cybercrime, such as fraud and money laundering, has led to billions of dollars in losses annually in the United States. To address this urgent issue, there is a need for real-time fraud detection algorithms and systems with extremely low latency. Graph-based machine learning algorithms, specifically Graph Neural Networks (GNNs), have emerged as a promising solution. Financial activity graphs possess two crucial characteristics: they are extremely large, comprising vast amounts of transactions, financial institutions, and customers, and they evolve dynamically over time as new transactions occur. These characteristics present significant challenges for real-time, low-latency fraud detection, as it requires a scalable and parallelizable distributed system. Additionally, the dynamic nature of the graphs poses challenges for system control and optimization, as the partitioning of the problem on a distributed system may quickly become suboptimal due to graph updates. To tackle these challenges, this project proposes a distributed FPGA (Field-Programmable Gate Array) system for real-time fraud detection on large-scale dynamic graphs. The project aims to achieve microsecond-level latency, which has not been explored in real-time distributed dynamic GNNs. The research involves three main tasks: system construction, dynamic optimization, and uncertainty analysis and optimization. The impacts of this project are significant. Successful implementation will enhance the effectiveness of fraudulent transaction alerts for millions of people globally and help businesses reduce fraud losses and increase revenue. The project's outcomes can have applications in various domains, such as cybercrime detection, insurance fraud, national security infrastructure protection, and identifying anomalies and terrorist attacks. The constructed system will be made publicly accessible, and all codes will be open-sourced to benefit the community. Furthermore, the project presents an opportunity to involve students, including those from underrepresented groups, in research and education through collaborations and engaging competitions.The project aims to address the rising challenges of international financial and cybercrime by developing a distributed FPGA system for real-time fraud detection on large-scale dynamic graphs. Current fraud detection systems lack low-latency capabilities, making real-time detection difficult. To overcome this, the project proposes the use of Graph Neural Networks (GNNs) and introduces three key tasks: system construction, dynamic optimization, and uncertainty analysis and optimization. The financial graphs involved in fraud detection are characterized by their immense size and dynamic nature. These attributes pose significant obstacles to real-time detection and system optimization. To tackle these challenges, we plan to utilize a distributed FPGA system that can handle large-scale dynamic graphs efficiently. By leveraging Smart Network Interface Cards (SmartNICs) and multi-agent reinforcement learning (MARL), the system will dynamically repartition evolving graphs across FPGAs for optimal performance. Additionally, we propose to use Bayesian Neural Networks (BNNs) to model and analyze system predictability and uncertainty. This information is crucial for real-time systems. The BNN will guide active learning strategies, allowing the system to make informed decisions when faced with high uncertainty.This award reflects NSF's statutory mission and has been deemed worthy of support through evaluation using the Foundation's intellectual merit and broader impacts review criteria.
国际金融和网络犯罪的兴起,如欺诈和洗钱,每年给美国造成数十亿美元的损失。为了解决这一紧迫问题,需要具有极低延迟的实时欺诈检测算法和系统。基于图的机器学习算法,特别是图神经网络(GNN),已经成为一种很有前途的解决方案。金融活动图具有两个关键特征:它们非常大,包括大量的交易、金融机构和客户,并且随着新交易的发生而动态演变。这些特征对实时、低延迟的欺诈检测提出了重大挑战,因为它需要可扩展和可并行的分布式系统。此外,图形的动态性质对系统控制和优化提出了挑战,因为分布式系统上的问题的划分可能会由于图形更新而迅速变得次优。为了应对这些挑战,本项目提出了一个分布式FPGA(现场可编程门阵列)系统的实时欺诈检测的大规模动态图。该项目旨在实现微秒级的延迟,这在实时分布式动态GNN中尚未探索。研究内容主要包括三个方面:系统构建、动态优化和不确定性分析与优化。该项目的影响是巨大的。成功实施将提高欺诈交易警报对全球数百万人的有效性,并帮助企业减少欺诈损失和增加收入。该项目的成果可以应用于各个领域,如网络犯罪检测、保险欺诈、国家安全基础设施保护以及识别异常和恐怖袭击。构建的系统将公开访问,所有代码都将开源,以造福社区。此外,该项目还提供了一个机会,让学生,包括来自代表性不足群体的学生,通过合作和参与竞赛参与研究和教育。该项目旨在通过开发一个分布式FPGA系统,用于在大规模动态图上实时检测欺诈,以应对国际金融和网络犯罪日益严峻的挑战。当前的欺诈检测系统缺乏低延迟能力,使得实时检测变得困难。为了克服这一点,该项目提出使用图神经网络(GNNs),并介绍了三个关键任务:系统构建,动态优化以及不确定性分析和优化。涉及欺诈检测的金融图的特点是其巨大的规模和动态的性质。这些属性对实时检测和系统优化构成了重大障碍。为了应对这些挑战,我们计划利用分布式FPGA系统,可以有效地处理大规模的动态图形。通过利用智能网络接口卡(SmartNetwork Interface Card,简称SmartNIC)和多智能体强化学习(Multi-agent Reinforcement Learning,简称MARL),该系统将在FPGA之间动态地重新划分不断发展的图形,以实现最佳性能。此外,我们建议使用贝叶斯神经网络(BNN)来建模和分析系统的可预测性和不确定性。这些信息对于实时系统至关重要。BNN将指导主动学习策略,使系统在面临高度不确定性时做出明智的决策。该奖项反映了NSF的法定使命,并通过使用基金会的知识价值和更广泛的影响审查标准进行评估,被认为值得支持。

项目成果

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知道了