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DGFraud：深度图技术在欺诈检测中的应用工具箱-源码

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简介：
DGFraud是一款集成了多种基于深度学习和图神经网络模型的开源工具箱，专门用于识别金融与互联网服务中的复杂欺诈行为。 DGFraud 是一个用于欺诈检测的基于图神经网络（GNN）的工具箱。它集成了最新的基于 GNN 的欺诈检测模型，并提供了这些模型实现及比较的功能。我们鼓励用户添加新的欺诈检测器并扩展该工具箱的功能。一些计划中的新功能已经被列出。如果在项目中使用了此工具箱，建议引用以下两篇论文之一以及所使用的具体版本：CIKM20（此处省略具体的文献信息）。

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  • DGFraud：深度图技术在欺诈检测中的应用工具箱-源码
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    DGFraud是一款集成了多种基于深度学习和图神经网络模型的开源工具箱，专门用于识别金融与互联网服务中的复杂欺诈行为。 DGFraud 是一个用于欺诈检测的基于图神经网络（GNN）的工具箱。它集成了最新的基于 GNN 的欺诈检测模型，并提供了这些模型实现及比较的功能。我们鼓励用户添加新的欺诈检测器并扩展该工具箱的功能。一些计划中的新功能已经被列出。如果在项目中使用了此工具箱，建议引用以下两篇论文之一以及所使用的具体版本：CIKM20（此处省略具体的文献信息）。
     
  • DGFraud: 图神经网络欺诈检测工具箱.zip
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    DGFraud是一款专为图数据设计的欺诈检测工具箱，基于图神经网络技术，旨在帮助用户识别和预防各种在线平台上的复杂欺诈行为。 DGFraud是一个基于图形神经网络（GNN）的工具箱，专门用于欺诈检测。它包含了最新的基于GNN的欺诈检测模型及其实现与比较功能，并提供了一些实用工具，如图形预处理、图形采样以及性能评估等。该工具箱介绍了已实现的各种模型。
     
  • ARP欺诈检测工具
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    ARP欺诈检测工具是一款专业的网络安全软件，能够有效识别和防御局域网内的ARP攻击，保障网络通讯安全与稳定。 我试用了一款用于检测ARP欺骗的工具软件，但感觉不太好就删除了。
     
  • 信用卡欺诈检测：基于深度学习的混合模型应用
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    本研究提出了一种结合多种深度学习技术的混合模型，有效提升了信用卡欺诈交易的识别精度与速度，为金融安全提供了强有力的技术支持。 欺诈识别可以通过使用深度学习混合模型来检测欺诈性的信用卡活动。
     
  • 交易数据集在信用卡欺诈检测中的应用
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    本研究探讨了利用交易数据集来提升信用卡欺诈检测系统的效能，通过分析大量历史交易记录识别潜在风险模式。 信用卡欺诈检测数据集包含了用于识别和预防信用卡欺诈行为的相关信息和数据记录。这些数据通常包括交易金额、时间戳、地理位置以及其它与用户消费习惯相关的特征，帮助模型学习并区分正常交易和潜在的欺诈活动模式。通过分析大量历史案例，机器学习算法能够提升其在实时环境中准确预测新出现欺诈事件的能力。
     
  • IEEE-CIS欺诈检测
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    IEEE-CIS欺诈检测项目是国际电气与电子工程师协会计算机学会发起的数据科学竞赛，旨在利用先进的数据分析技术识别金融交易中的欺诈行为。参赛者通过分析大量匿名银行数据集来构建模型，以提高对潜在欺诈活动的预测能力。此挑战促进了机器学习和人工智能领域的发展，并为全球的研究人员提供了实践平台。 该存储库包含了对IEEE-CIS欺诈检测数据集的深入探索性数据分析（EDA）。比赛的目标是一个二元分类问题——即我们的目标变量为一个二进制属性（用户是否进行点击欺诈？），我们需要尽可能准确地将用户归类为“欺诈”或“非欺诈”。 在本存储库中，您可以找到以下内容： - EDA.ipynb：包含深入分析的Jupyter笔记本 - util_data_cleaning.py：包含大量数据清理功能的Python文件。 - util_reporting.py：包含多种可视化和报告功能的Python文件。 - util_feature_engineering.py：包含大量数据准备与整理功能的Python文件。 您可以查看我的Kaggle内核，以了解如何简化EDA流程。
     
  • 信用卡欺诈检测中的逻辑回归应用.rar
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    本研究探讨了在信用卡欺诈检测中运用逻辑回归模型的有效性与精确度。通过分析大量交易数据，我们评估该算法在识别潜在欺诈行为方面的性能，并提出优化方案以增强反欺诈系统的效能。 共有两个压缩包，一个是关于使用梯度下降法求解逻辑回归问题的资料，另一个是探讨逻辑回归在信用卡欺诈检测中的实际应用案例。
     
  • QQ欺诈检测系统PHP源码1.0
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    QQ欺诈检测系统PHP源码1.0是一款专为保护用户免受网络诈骗设计的安全工具。通过分析和识别潜在的欺诈行为，该开源项目旨在帮助开发者增强其应用或网站的防护机制，确保用户的在线交流环境更加安全可靠。 安装教程： 1. 将数据库文件 install.sql 导入到数据库。 2. 修改 config.php 文件中的数据库配置信息。 3. 后台管理地址为 /admin/。 4. 默认的后台用户名和密码均为 admin。 注意：请确保没有包含欺诈性的 QQ 号码，并自行添加相关信息。