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QQ欺诈检测系统PHP源码1.0

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简介：
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。

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  • 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。
     
  • IEEE-CIS欺诈检测
    优质
    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。
     
  • IEEE-CIS欺诈检测-数据集
    优质
    本数据集由IEEE计算智能学会提供，专门用于研究和开发各种欺诈检测技术。包含丰富的真实世界交易记录及标签信息，支持学术界与工业界的深入合作与创新。 IEEE-CIS欺诈检测数据集包含来自Vestas现实世界电子商务交易的数据，并涵盖了从设备类型到产品功能的多种特征。该数据集中包括以下文件：sample_submission.csv、test_identity.csv、train_identity.csv、test_transaction.csv 和 train_transaction.csv。
     
  • DGraphFin-金融欺诈检测数据集
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    DGraphFin是一个专为金融领域设计的数据集，用于检测和预防欺诈行为。它包含了丰富的交易信息与复杂的网络结构，旨在帮助研究人员开发更高效的机器学习模型以应对日益复杂的金融诈骗手段。 DGraphFin是一个金融欺诈数据集。该数据集旨在帮助研究人员识别和预防金融领域的欺诈行为。通过提供丰富的交易记录和其他相关信息，它为开发有效的反欺诈模型提供了宝贵的资源。
     
  • 预测保险欺诈：防范保险单欺诈
    优质
    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。