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网络欺凌的检测

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简介：
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。

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  • 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。
     
  • 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。
     
  • 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 ```
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 校园学生反对欺凌和霸凌PPT
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    本PPT旨在提高学生的反欺凌意识，通过案例分析、互动讨论等方式，教育学生识别并应对校园欺凌行为，营造安全和谐的学习环境。 校园学生反欺凌霸凌PPT旨在提高学生的意识并提供应对策略，帮助他们理解和预防欺凌行为的发生。该演示文稿涵盖了什么是欺凌、为什么需要关注这一问题以及如何有效解决此类事件的方法。此外，它还强调了建立一个支持性环境的重要性，并鼓励所有同学参与构建安全和谐的学习空间。
     
  • 校园学生反对欺凌和霸凌PPT
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    这份PPT旨在提高学生的意识，讨论并提供解决校园欺凌与霸凌问题的有效策略，致力于创建一个安全和谐的学习环境。 校园学生反欺凌霸凌PPT旨在提高学生的意识，并提供预防和应对欺凌行为的策略。它强调建立一个安全、尊重和支持的学习环境的重要性，鼓励学生们相互支持并报告任何不恰当的行为。该演示文稿还介绍了学校可以采取的具体措施来防止欺凌事件的发生以及如何为受害者提供帮助。
     
  • 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。
     
  • 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。