Hawala는 전통적이지만 비공식적인 송금 시스템으로, 자금세탁과 같은 범죄를 포함하여 전 세계 여러 지역에서 널리 사용되어 왔다. 금융기관이 취한 규제 조치에도 불구하고, Hawala는 여전히 테러 자금조달 계획에서 핵심적인 노드로 기능하며 그 오용의 규모는 알려져 있지 않다. Hawala의 거래가 은폐되어 있고 이에 관한 정보가 제한적이기 때문에, 각국의 금융정보분석기구(FIU)와 같은 법 집행 당국이 Hawala 네트워크를 탐지하고 조사하기는 어렵다. 본 논문에서는 그래프 마이닝 기법을 사용하여 금융 거래 데이터 스트림에서 잠재적 Hawala 사례를 탐지하기 위한 새로운 접근법을 제시한다. Hawala의 특성을 반영하기 위해 그래프 중심성, Blackhole metric, Hidden link metric과 같은 그래프 마이닝 방법뿐만 아니라 그래프 컨볼루션 네트워크를 활용한 이상탐지 방법을 적용한다. 실험 결과, 제안된 방법은 Hawala 네트워크 탐지에 있어 의미 있는 성과를 보였으며, 기존의 거래 모니터링 체계를 보완하는 도구로 활용될 수 있음을 확인하였다. • Hawala 네트워크의 특성. • Hawala 네트워크 탐지를 위한 요구사항 분석. • 그래프 마이닝을 통한 Hawala 네트워크 탐지.

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