HW-精准社保-医保欺诈检测-比赛与实验题目-ITADN社区

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精准社保-医保欺诈检测是一项专注于识别和预防医疗保险欺诈行为的比赛与研究课题。参与者运用数据分析、机器学习等技术来提高医疗保障系统的安全性与效率。 HW-精准社保-医保欺诈检测竞赛题及数据科学课程实验题。

预测保险欺诈：防范保险单欺诈

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本项目旨在通过数据分析和机器学习技术，识别并预防保险领域的诈骗行为，保障保险公司及客户的利益。预测保险单中的欺诈行为每年给保险公司带来数十亿美元的损失。目前大多数保险公司都希望能够更深入地了解欺诈行为对公司的影响，并探索使用高级分析方法来更好地控制这些行为。我们拥有一家公司的大量保险数据，我的目标是通过运用机器学习模型提高对欺诈案件的预测能力。创建这个存储库的主要目的是在现有数据上应用多种不同的模型，以便识别与欺诈相关的关键因素并提前进行预测。我将测试包括KNN、SVM（支持向量机）、逻辑回归、随机森林和朴素贝叶斯在内的几种模型，并评估它们各自的表现来确定哪个模型对预测保险欺诈最有效。由于目标变量中存在类别不平衡的问题，定义一个理想的指标来衡量模型性能并不适用。我已经考虑了处理类不平衡问题的技术方法，并通过诸如召回率（Recall）、AUC等标准选择出了最佳的模型表现形式，并据此总结了我的结论。在我的项目过程中参考了几篇来自Towards Data Science和Geeks for Geeks的文章以获取灵感和技术指导。

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。

社会保险反欺诈的人工智能分析-rank26.zip

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本研究探讨了运用人工智能技术于社会保险领域以防止欺诈行为的方法，并展示了如何通过特定算法模型（如rank26）提高检测效率和准确度。人工智能（AI）是一种前沿的计算机科学技术，旨在通过模拟、延伸和拓展人类智能来构建具备智能化功能的机器与系统。它融合了多个学科的知识，包括计算机科学、数学、统计学、心理学及神经科学，并利用深度学习和机器学习等算法使计算机能够从数据中进行学习、理解和推理。在实际应用方面，人工智能涵盖了众多领域：机器人技术让设备不仅执行预设任务，还能通过感知环境自主决策；语言识别与语音助手技术如Siri或小爱同学可以理解并回应用户的指令；图像识别技术则用于安防监控和自动驾驶等领域以实现对视觉信息的精准分析。此外，在搜索引擎、智能客服及社交媒体的情感分析等场景中也广泛运用了自然语言处理技术，而专家系统可在特定领域提供专业建议。物联网中的智能设备通过人工智能优化资源分配与操作效率。随着其不断发展，人工智能正在以前所未有的方式改变着我们的生活方式：从工作到日常生活，它提升了生产力、便捷性和生活质量的同时也在挑战伦理边界和社会规则，并促使我们重新审视人机关系及其长期影响。

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。

Kaggle IEEE CIS欺诈检测：竞赛学习初探

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本文介绍了作者在参加IEEE CIS举办的Kaggle反欺诈挑战赛中的学习过程和初步探索，分享了模型构建与优化的心得体会。在本项目中，我们将探索并分析“Kaggle IEEE-CIS欺诈检测”竞赛的数据集，这是一个涉及信用卡交易欺诈识别的任务。该任务的核心是利用机器学习技术来区分正常的交易行为与欺诈行为，从而帮助金融机构及时发现并防止欺诈损失。我们需要了解数据集的结构和内容。“kaggle-ieee-cis-fraud-detection-master”压缩包通常包含训练集（train.csv）和测试集（test.csv），以及可能的解决方案或代码示例。其中，训练集用于构建模型，而测试集则用来评估模型性能。每一条记录代表一次信用卡交易，并包括一些特征变量与一个二元目标变量——即该笔交易是否为欺诈。特征变量可能包含但不限于以下内容： 1. **时间戳（Time）**：以秒表示的相对第一笔交易的时间。 2. **金额（Amount）**：每次交易所涉及的资金数额，可用于识别异常的大额或小额交易，这在检测潜在欺诈行为时非常重要。 3. **数值特征（V1-V28）**：这些是通过主成分分析处理后的数据点，旨在保护原始信息的同时捕捉到关键的模式变化。目标变量通常定义为： - **0** 表示正常交易 - **1** 标记欺诈行为在进行数据分析之前，我们首先需要对数据集执行预处理操作。这包括但不限于缺失值填充、异常检测与特征缩放等步骤。Python中的Pandas库在这方面非常有用，它能够方便地读取CSV文件并提供强大的数据操作功能。接下来是特征工程阶段，可以创建新的变量或转换现有特征以增强模型性能；例如探索时间戳和欺诈行为之间的关系或是分析不同金额区间内的交易模式差异性等。然后进入模型选择与训练环节。Python的Scikit-Learn库提供了多种适用于二分类问题的学习算法（如逻辑回归、随机森林和支持向量机），我们可以通过这些工具来构建预测模型，并使用交叉验证技术评估它们的表现，同时进行超参数优化以提升性能表现。完成以上步骤后，我们会将最终训练好的模型应用于测试集并提交结果到Kaggle平台获取评分。此外还可以尝试集成学习方法（如投票或堆叠）进一步提高预测准确度。在整个项目中我们还应该重视对所构建模型的解释性研究工作——理解其决策过程对于金融领域来说非常重要，Python中的LIME和SHAP库可以帮助实现这一点。总的来说，“Kaggle IEEE-CIS欺诈检测”竞赛为我们提供了一个深入了解信用卡交易诈骗识别及机器学习应用实践的机会。通过使用Python编程语言及其丰富的数据处理与建模工具，我们能够开发出高效的反欺诈模型以准确地捕捉到潜在的非法活动行为。

DHCP欺诈与防护实验.docx

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本文档《DHCP欺诈与防护实验》详细介绍了动态主机配置协议（DHCP）中常见的欺骗攻击手段及其防范措施，并通过具体实验步骤展示如何检测和防御此类威胁。适合网络安全技术学习者参考实践。 DHCP欺骗是一种网络攻击手段，在这种攻击方式下，恶意用户会伪造一个假冒的DHCP服务器来误导客户端获取错误的IP地址、子网掩码、默认网关以及DNS服务器信息等配置详情，进而操控客户端的数据流量。本次实验旨在向学生介绍DHCP欺骗的工作原理及其防御策略，并教授相关的防护技术。通过该实验，学生们将理解DHCP欺骗造成的威胁及相应的应对措施，并掌握有效的防范方法。 ### 实验准备进行本实验需要以下设备： - 一台个人电脑 - 两台路由器（分别标记为R1和R2） - 一个交换机（LSW1） - 百度服务器 - 黑客主机用于模拟攻击行为的机器 ### 实验目的该实验的主要目标是让学生们了解DHCP欺骗的危害性，学习如何进行有效的防御，并掌握相应的技术手段。 ### 实验拓扑结构图 PC机 ←— R1 ←— LSW1 ←— R2 ←— 百度服务器 ### 实验步骤 #### A.基本命令配置包括自动获取IP地址和默认路由信息、设置路由器的Easy-IP功能，启动DHCP服务以提供网络配置给客户端，以及部署百度服务器上的HTTPServer服务与DNS解析服务。 #### B.模拟攻击过程 1. 设置一个伪造的DHCP服务器（R4）来欺骗PC机。 2. 模拟虚假DNS服务器的行为。 3. 配置黑客主机执行上述攻击行为。 4. 测试并确认成功实施了对IP地址、默认网关和DNS服务的信息篡改。 #### C.防御策略 1. 在LSW1交换机上启用DHCP监听功能，以检测和阻止此类欺骗活动的发生。 ### 实验总结通过此次实验的学习与实践操作，学生们深刻认识到DHCP欺骗攻击的严重性及其可能带来的危害。同时了解到利用特定的安全措施（如开启DHCP监听）可以有效抵御这种类型的网络威胁。

信用卡欺诈检测项目数据与文件.zip

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本资料包包含用于信用卡欺诈检测项目的全面数据集和相关文件。这些资源旨在帮助开发者训练机器学习模型，有效识别并预防金融交易中的欺诈行为。本资源适用于博客栏目中的机器学习实例详解系列文章之一——逻辑回归案例模板：信用卡欺诈检测。它包含所需数据及完整的流程ipynb文件。

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