该论文提出了TSAI-MetaFraud，一个面向元宇宙生态系统金融欺诈交易和行为风险检测的多模态、多任务基准数据集。随着元宇宙平台虚拟经济的发展，欺诈、机器人和非法金融行为等新挑战日益突出。现有数据集通常孤立地关注用户行为、身份验证或金融交易，限制了多模态欺诈检测方法的开发和可重复评估。为此，TSAI-MetaFraud整合了行为、交易和图结构信息，同时包含现实的欺诈和自动化机器人场景。论文定义了多个基准任务，包括交易欺诈检测、跨模态节点分类、时序链路预测和弱监督欺诈检测，并利用机器学习和图神经网络模型提供了基线评估。该数据集通过统一虚拟经济中行为活动、金融交互和关系结构的联合捕获，为推进多模态学习、图挖掘、欺诈分析和可信AI在元宇宙生态系统中的应用提供了基准。适合对元宇宙安全、金融欺诈检测、多模态学习感兴趣的研究人员阅读。