TSAI-MetaFraud는 실제 금융기록이 아니라 OpenSimulator로 만든 가상경제의 사기 분석 벤치마크다. 활성 아바타 936개가 상업·거래·주거 지역에서 이동하고 물체와 상호작용하며 구매·송금한 결과, 행동 상호작용 230,490건과 금융 거래 74,671건이 기록됐다. arXiv:2607.09528v1 프리프린트에 공개된 규모다.
계정 라벨에는 행동 사기 45개, 금융 사기 16개, 두 유형을 합친 하이브리드 사기 10개가 있으며 400개는 라벨을 가린 unknown으로 제공된다. 나머지는 정상 계정이다. 완전한 시뮬레이션이어서 개인식별정보와 실제 금전거래는 포함하지 않는다.
| 데이터 항목 | 수량 |
|---|---|
| 활성 아바타 | 936 |
| 행동 상호작용 | 230,490 |
| 금융 거래 | 74,671 |
| 행동 사기 계정 | 45 |
| 금융 사기 계정 | 16 |
| 하이브리드 사기 계정 | 10 |
| 라벨 비공개(unknown) 계정 | 400 |
자료: STORIUM 정리
과제는 4종이다. 거래 사기와 교차모달 노드 분류는 정상·행동·금융·하이브리드 네 범주를 구분하고, 시계열 링크 예측은 과거 그래프에서 미래 거래를 예측한다. 약지도 설정에서는 학습 라벨의 90%를 가린다. 거래 사기와 행동 봇 평가에는 아바타 기준 80:20 inductive 분할을 적용해 테스트 아바타가 학습에 섞이지 않게 했다. 기준 실험에서 Random Forest와 XGBoost는 금융 사기와 하이브리드 거래의 F1이 0이었다. GraphSAGE는 거래 사기 과제에서 금융 사기 F1 0.39, 하이브리드 F1 0.58을 냈고 링크 예측은 AUROC 0.6089, Average Precision 0.6485였다. 이는 특정 시뮬레이터의 불균형하고 희소한 그래프에서 얻은 기준값이며, 다른 메타버스나 실제 경제로의 일반화를 입증하지 않는다.
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