DGFraud: 图神经网络欺诈检测工具箱.zip-ITADN社区

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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。

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）。

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。

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。

神经网络工具箱

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神经网络工具箱是一款专为开发和研究神经网络设计的专业软件包，提供多种学习算法、网络架构及仿真功能。本段落将详细介绍如何使用神经网络工具箱，并提供详尽的内容及截图作为参考。通过这些步骤的指导，读者可以更好地理解和掌握神经网络工具箱的各项功能及其应用方法。

MATLAB神经网络工具箱

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MATLAB神经网络工具箱为设计、训练和仿真各种深度学习模型提供了强大的环境，支持广泛的应用领域如模式识别、数据分类及函数逼近等。《MATLAB神经网络工具箱深度解析》 MATLAB神经网络工具箱是研究与应用神经网络的重要平台，它为用户提供了丰富的模型和算法，使得学习和实践更加简便。该工具箱涵盖了前馈网络、反馈网络、自组织映射等多样化的结构类型以及BP算法、RBF算法、遗传算法等多种训练方法。这大大拓宽了我们在数据分析、模式识别及预测建模等领域中的应用范围。神经网络是一种模拟人脑工作原理的计算模型，由大量处理单元（即神经元）构成并通过权重连接形成复杂网络。在MATLAB工具箱内，用户可以创建多种类型的神经网络，例如感知器网络、多层前馈网络（MLP）、径向基函数网络（RBF），这些类型在网络解决非线性问题、分类任务以及复杂系统建模方面表现出色。最基础的前馈网络由输入层、隐藏层和输出层组成，并且数据沿单一方向传递。MATLAB用户可以通过feedforwardnet命令创建并训练这种类型的网络，而BP（Backpropagation）算法则是其最常见的训练方式之一，通过反向传播误差来调整权重以优化性能。反馈网络则包含双向的信息流动机制，在动态系统建模和控制中应用广泛。MATLAB中的feedbacknet函数支持此类网络的构建与操作。 RBF神经网络因其快速收敛特性和优良泛化能力在回归及分类问题上备受青睐，用户可在工具箱内使用rbfnetwork命令并通常采用高斯核函数来建立这种类型的模型，并通过最小化误差平方和进行训练优化。此外，自组织映射（SOM）属于无监督学习类型，在数据降维与聚类分析中发挥重要作用。MATLAB的selforgmap功能用于创建及培训此类网络结构。除了基本框架外，该工具箱还提供了并行计算、模型融合以及可视化等高级特性来支持更复杂的应用场景。例如，并行计算能够显著提高训练效率；而图形用户界面（GUI）则为用户提供直观的操作方式以便于设计和优化神经网络配置。无论对于初学者还是资深研究者来说，掌握MATLAB神经网络工具箱都能够加深对理论原理的理解并有效应用于实际问题解决中。

金融反欺诈斗争：利用PyTorch图神经网络进行复杂交易网络的异常检测.pdf

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本文探讨了采用PyTorch框架下的图神经网络技术，以识别和分析金融交易中的复杂模式与异常行为，旨在提升金融机构在反欺诈领域的防护能力。还在为深度学习开发框架的选择而感到困惑吗？不妨试试PyTorch技术文档！它由Facebook人工智能研究院（FAIR）精心打造，专用于深度学习领域。该文档深入介绍了动态图机制，使模型构建异常灵活，并加速实验迭代过程。张量操作、神经网络层和优化器等模块在文档中得到了全面的讲解，而GPU加速则显著提高了计算效率。此外，PyTorch拥有丰富的生态系统支持，比如计算机视觉领域的TorchVision和自然语言处理领域的TorchText。无论你是深度学习的新手还是经验丰富的开发者，这份技术文档都是你不可或缺的好帮手。金融领域中的欺诈行为一直是企业和监管机构面临的一大难题。随着数字化进程的加快，金融交易变得越来越复杂，传统的反欺诈方法难以应对日益复杂的网络环境。为解决这一问题，研究人员引入了图神经网络（GNN）来处理具有图形结构的数据，并在其中识别异常模式和活动。图神经网络是一种深度学习模型，特别适用于分析具有图结构的数据，在金融交易网络中极为适用。在这个场景下，节点可以代表各种实体（如客户、账户、商家等），而边则表示这些实体之间的关系。金融交易网络的特点包括高度的连接性、动态性和异质性。高度连接意味着在网络中有大量的节点间链接，构成复杂的拓扑结构；动态特性体现在随着时间和新交易的发生，整个交易网络不断变化和更新，同时节点及边的相关属性也会相应地发生变化；而异质性则指的是每个实体或关系都可能具有不同的特征或性质（例如客户的年龄、性别等）。在技术层面，图神经网络通过消息传递机制来学习节点及其连接的表示，并实现对整个图形结构进行分类、节点分类和链接预测等功能。常见的GNN模型包括图卷积网络（GCN）、图注意力网络（GAT）等。 PyTorch是由Facebook人工智能研究院开发的一个开源深度学习框架，以动态计算图为特色，使得模型构建与调试更加灵活。它提供了大量的神经网络层及优化算法，并支持GPU加速功能，便于实现各种类型的图神经网络模型。活跃的社区和详尽的技术文档为开发者们提供了一个良好的环境来学习并应用这些技术。为了使用PyTorch搭建和运行GNN并在金融交易异常检测中加以利用，首先需要完成开发环境配置工作，包括安装Python及其所需的库文件等步骤。推荐采用Python 3.7及以上版本进行安装，并通过pip命令添加相应的依赖包如PyTorch、torch-geometric、numpy、pandas以及scikit-learn等。在验证所有必要的软件组件均已成功部署后，接下来就是数据准备阶段了。这一步骤通常包括收集客户信息、账户详情和交易记录等内容，这些资料可以从金融机构的数据库或公开金融数据集中获得。随后的数据清洗步骤则是确保去除缺失值、异常值及重复项的关键环节。构建图结构时，则需将清理后的数据转换成图形形式，并使用torch-geometric库中的Data类来定义并表示该图模型。通过这种方式，可以有效地利用GNN技术识别金融交易网络中的潜在欺诈行为。随着金融科技领域的不断发展和创新，未来的反欺诈工作将会更加依赖于先进的深度学习方法和技术如图神经网络以及PyTorch框架的支持。

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。

MATLAB的神经网络工具箱

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MATLAB的神经网络工具箱提供了一套全面的功能和函数，用于设计、训练及仿真各种类型的神经网络模型。它支持多种学习算法和网络架构，简化了深度学习与传统机器学习应用开发流程。 MATLAB神经网络工具箱提供了一系列用于创建、训练及仿真各种类型的神经网络的函数和应用程序。它可以处理多种任务，包括模式识别、数据分类、回归分析以及时间序列预测等。通过使用该工具箱，用户能够方便地进行深度学习研究与应用开发。

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