Contexte Métier
Une banque lutte contre le blanchiment d'argent. Elle a identifié des réseaux suspects (communautés). Le besoin critique est de comprendre comment l'argent transite ENTRE ces réseaux (le 'Layering'). Le test vise à extraire spécifiquement les liens qui connectent des communautés disjointes.
Préparation des Données
Simulation de deux réseaux criminels distincts (Réseau A et Réseau B) reliés par une seule transaction (la 'mule'). Utilisation de 'LabelPropagation' pour varier l'algorithme.
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| 1 | DATA mycas.money_trail; INPUT src $ dst $ amount; DATALINES; GangA1 GangA2 10000 |
| 2 | GangA2 GangA3 5000 |
| 3 | GangB1 GangB2 20000 |
| 4 | GangB2 GangB3 15000 |
| 5 | GangA3 GangB1 500 |
| 6 | ; RUN; |
Étapes de réalisation
1
Exécution avec LabelPropagation et demande explicite des liens inter-communautés.
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| 1 | |
| 2 | PROC CAS; |
| 3 | network.community / links={name='money_trail'} algorithm='LABELPROPAGATION' weight='amount' outCommLinks={name='InterGangFlow', replace=true} outNodes={name='GangMembers', replace=true}; |
| 4 | |
| 5 | RUN; |
| 6 |
2
Contrôle de l'existence du lien inter-communautés.
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| 1 | |
| 2 | PROC CAS; |
| 3 | TABLE.fetch / TABLE='InterGangFlow'; |
| 4 | |
| 5 | RUN; |
| 6 |
Résultat Attendu
La table `InterGangFlow` doit contenir une ligne représentant le lien pondéré entre la Communauté A et la Communauté B (correspondant à la transaction de 500). Cela valide que l'action identifie non seulement les groupes, mais aussi les ponts faibles qui les relient.