CBD：网络欺凌检测系统

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简介：
CBD是一款专为防范和打击网络欺凌行为而设计的智能检测系统。通过先进的算法与数据分析技术，能够有效识别并报告潜在的恶意内容，致力于打造一个安全、健康的在线交流环境。 CBD - 网络欺凌检测系统是由AUDA基金会为UTS的Bhuva Narayan提供小额赠款资助的一个项目。该项目包括一个基于Web的应用程序，该应用程序使用Python中的Django框架构建，并包含用于用户监控网络欺凌的仪表板（位于cbd_project文件夹中）。可以训练机器学习分类算法（例如支持向量机）来识别网络欺凌消息，然后将这些分类的消息导入数据库并在仪表板上进行汇总。仪表板显示时间序列数据、主题模型以及针对网络欺凌消息和非网络欺凌消息的情感维度摘要。此外，还计划执行用于主题建模和情感分析的Cron脚本（在cronscripts文件夹中的topicmodelandaffectivelexicon.py中）。该系统还包括一个审核角色，能够将分类的消息标记为错误分类。

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CBD：网络欺凌检测系统

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CBD是一款专为防范和打击网络欺凌行为而设计的智能检测系统。通过先进的算法与数据分析技术，能够有效识别并报告潜在的恶意内容，致力于打造一个安全、健康的在线交流环境。 CBD - 网络欺凌检测系统是由AUDA基金会为UTS的Bhuva Narayan提供小额赠款资助的一个项目。该项目包括一个基于Web的应用程序，该应用程序使用Python中的Django框架构建，并包含用于用户监控网络欺凌的仪表板（位于cbd_project文件夹中）。可以训练机器学习分类算法（例如支持向量机）来识别网络欺凌消息，然后将这些分类的消息导入数据库并在仪表板上进行汇总。仪表板显示时间序列数据、主题模型以及针对网络欺凌消息和非网络欺凌消息的情感维度摘要。此外，还计划执行用于主题建模和情感分析的Cron脚本（在cronscripts文件夹中的topicmodelandaffectivelexicon.py中）。该系统还包括一个审核角色，能够将分类的消息标记为错误分类。

网络欺凌的检测

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本研究关注于网络环境中的一种负面现象——网络欺凌，并致力于开发有效的技术手段来识别和应对这一问题，以促进互联网空间的安全与和谐。网络欺凌检测项目是一项实践项目。

Python深度学习网络欺凌与暴力检测项目源码+数据集+使用指南

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本项目提供基于Python的深度学习解决方案，用于识别在线内容中的欺凌和暴力行为。包含详尽的数据集、源代码及操作指南。文件说明： - Dataset for Detection of Cyber-Trolls.json：训练数据集，每行一个json对象。 - CybertrollsDetection-Train.ipynb：用于模型训练的ipynb文件，在jupyter notebook中可以导入查看并运行。 - CybertrollsDetection.ipynb：展示如何使用已训练模型的实际例子（ipynb版本）。 - CybertrollsDetection.py：与CybertrollsDetection.ipynb功能相同的纯python代码版示例程序。 - model.h5：已经完成训练的模型文件。 - word.json：构建好的词表文件。使用说明：请确保将model.h5和word.json放置在CybertrollsDetection.py同一目录下。安装所需库，如keras、tensorflow、numpy等后即可运行代码示例。例如执行以下命令进行库的安装： ``` pip install keras tensorflow numpy ``` 完成上述步骤之后，在终端中输入如下语句以启动程序： ```shell python3 CybertrollsDetection.py BAD WORDS ```

GNSS欺骗检测系统: GNSS-spoofing-detection

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GNSS欺骗检测系统是一款专为识别和抵御全球导航卫星系统(GNSS)欺骗攻击而设计的安全软件。它通过实时监测与分析信号，确保用户设备接收准确的定位信息，广泛应用于军事、航空及智能交通等领域，保障系统的安全性和可靠性。 GNSS-欺骗检测系统是一个开源项目，旨在识别被GPS/GLONASS模拟器生成的“欺骗”信号。为了开始这项工作，我需要从GLONASS或GPS模拟器接收信号的NMEA数据转储，并且在该日志中必须包含$GPGSV字符串。我会分析卫星信号电平并尝试检测这些“欺骗”。我已经拥有一个GPS接收器并且有经验进行NMEA转储以获取真实信号，但没有从生成欺骗信号的GPS模拟器获得的数据，因此无法制作图表和软件测试。在一项相关工作中提到过，如果我们能获得欺骗信号的C/N0值（即卫星信噪比），就可以检测到这种“欺骗”。然而，在尝试编程方式生成这些数据时，我认为这不会是一个干净有效的实验。

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。

QQ欺诈检测系统PHP源码1.0

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基于卷积神经网络的信用卡欺诈检测

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本研究提出了一种基于卷积神经网络（CNN）的新型信用卡欺诈检测模型，利用其高效特征提取能力，显著提升了欺诈交易识别精度与速度。在全球经济快速发展的背景下，信用卡在商业交易中的使用日益普及，随之而来的信用卡欺诈问题也愈发严重。因此，在金融交易中确保安全性变得至关重要。传统的信用卡欺诈检测方法通常依赖于基于规则的专家系统，这些系统虽然能够识别部分欺诈行为，但对于多样化的欺诈手段和正负样本极端不平衡的情况却难以应对。为此，研究者们开始采用机器学习的方法来解决这些问题。在信用卡欺诈检测领域，已有多种机器学习模型被提出并应用。例如，Kokkinaki使用决策树和布尔逻辑函数描述正常交易模式以识别欺诈行为；然而这种方法可能无法发现与合法交易类似但实为诈骗的案例。之后的研究引入了神经网络和贝叶斯信念网络等方法来解决这一问题。Ghosh等人采用神经网络进行信用卡欺诈检测，而其他研究则使用贝叶斯信念网络及人工神经网络处理此挑战；然而这些模型过于复杂且存在过度拟合的风险。为了克服上述困难，本研究提出了一种基于卷积神经网络（CNN）的信用卡欺诈识别框架。该方法利用标记数据学习欺诈行为内在模式，并将大量交易信息转化为特征矩阵供卷积神经网络分析以发现潜在模式。实验表明，在某大型商业银行的真实大规模交易中应用此模型时，其性能优于现有顶尖技术。作为深度学习领域的重要组成部分，卷积神经网络（CNN）在图像处理方面表现出色，但近年来也被证明适用于非图像数据的复杂特征提取任务。通过自动和有效的方式从大量数据集中识别关键模式，CNN特别适合于高维数据集中的特征捕捉工作，并且避免了传统手工特征工程过程的繁复性。因此，在信用卡欺诈检测场景中，卷积神经网络能够处理并发现与诈骗行为相关的复杂模式。此外，针对信用卡交易数据中存在的正负样本严重不平衡问题（即欺诈案例极为稀少），CNN模型通过结合过采样、欠采样技术或特定损失函数的使用来确保对所有类型交易的关注度均等。这使得该框架在极端情况下仍能有效学习并识别出关键特征。实际应用中，信用卡欺诈检测系统需要实时处理海量数据以判断是否为诈骗行为，并且要求模型既准确又高效。由于卷积神经网络已经在图像识别任务中的大规模数据处理方面展现了其高效的并行计算能力，这使得它成为金融领域理想的选择之一；同时硬件技术的进步也大大提升了CNN的运算效率。综上所述，本研究提出的基于卷积神经网络（CNN）架构在信用卡欺诈检测中表现出色。这一框架不仅能够从大量交易信息中捕捉到潜在的诈骗模式，在面对样本极端不平衡的情况下还能保持较高的识别准确性和处理速度。随着机器学习技术的进步，利用深度学习模型进行金融安全领域中的信用卡欺诈检测将越来越受到重视和应用。