alhemdrew/AiFraudDetectionSoftwareGAN

# 🌟 SafePayAI - 本科生项目 **SafePayAI** 是一款由 AI 驱动的欺诈检测与防范软件，作为**计算机科学 / 软件工程理学学士（BSc）学位的部分结业项目**而开发。 它展示了**生成对抗网络（GANs）**在合成数据生成中的实际应用，以及使用**随机森林分类器**在数字支付系统中进行精准的实时欺诈检测。 本项目包含： 1. **软件**：Frontend (React) + Backend (Python Flask + AI 模型) 2. **文档资料**：项目报告、图表和研究文档 3. **README.md**：完整的说明、安装步骤、工作流程和系统架构 # ⚙️ 核心功能 ## 前端 * 🔒 通过 Google Sign-In 进行安全的用户身份验证 * 📊 交易 Dashboard：监控历史记录、警报和分析数据 * 📱 适配移动端和桌面端的响应式界面 * 🎨 通过 Framer Motion 实现流畅动画 ## 后端 * 🤖 AI 驱动的欺诈检测（GAN + 随机森林） * ⚡ 通过 API 进行实时欺诈预测 * 🔄 合成数据生成以提升模型性能 * 📂 集成 Firebase 用于存储 UPI ID 和交易历史 # 📦 技术栈 ### 前端 * React + Vite * Tailwind CSS * Framer Motion * Radix UI ### 后端 * Python + Flask * Firebase（身份验证 + 数据库） * 使用 GANs 生成合成交易数据 * 使用随机森林分类器进行欺诈检测 # 🖼️ 用户界面快照  *SafePayAI 用户 Dashboard UI*  *欺诈检测警告*  *最近交易历史* **Dashboard UI** ``` +--------------------------------+ | SafePayAI Dashboard | |--------------------------------| | Transactions | Analytics | User | |--------------------------------| | Transaction 1: 1000 NGN | | Transaction 2: 500 NGN | | Transaction 3: Fraud Alert 🔴 | +--------------------------------+ ``` **欺诈检测警告 UI** ``` +---------------------------+ | 🚨 Fraud Alert Detected! | | Recipient: 012345@bank | | Amount: 50,000 NGN | | Status: Blocked | +---------------------------+ ``` **最近交易 UI** ``` +-------------------------------------+ | Recipient | Amount | Date | Status | |-------------------------------------| | 012345@bank | 1000 | 11-02-2026 | ✅ | | 678901@bank | 2000 | 10-02-2026 | ⚠️ | | 543210@bank | 5000 | 09-02-2026 | ✅ | +-------------------------------------+ ``` # ⚙️ 安装与设置 ### 克隆仓库 ``` git clone https://github.com/Alhemdrew/software/AiFraudDetectionSoftwareGAN.git cd FraudDetectionUsingGAN ``` ### 前端 ``` cd fraudAI_Frontend_React npm install npm run dev ``` 在浏览器中打开 `http://localhost:3000`。 ### 后端 ``` cd ../AI_model_server_Flask pip install -r requirements.txt ``` * 确保存在 `best_rf_model.pkl` 文件。 * 启动 Flask 服务器： ``` python app.py ``` API 可在 `http://127.0.0.1:5000` 访问。 # 📈 AI 模型工作流程 1. **数据准备** * 加载并预处理数据集（欺诈 + 非欺诈交易）。 * 拆分数据集：80% 训练 / 20% 测试。 * 特征归一化与编码。 2. **GAN 训练** * Generator 创建合成交易。 * Discriminator 识别真实数据与合成数据。 * 使用 Binary Cross-Entropy 损失进行训练。 3. **数据增强** * 生成合成交易以平衡数据集。 * 合并合成数据与真实数据。 4. **随机森林模型** * 在增强后的数据集上训练分类器。 * 超参数调优与评估（准确率、F1 分数、AUC-ROC）。 5. **欺诈预测** * 预处理输入的交易数据。 * 预测是否为欺诈（Fraud 或 Not Fraud）。 * 在 Dashboard 上实时显示结果。 6. **工作流自动化** * 用于预处理、GAN 和随机森林的模块化脚本 * 无缝执行以实现实时预测 ``` +---------------------------+ | AI Model | |---------------------------| | Input Transactions | | GAN Synthetic Data | | Random Forest Prediction | | Fraud/Not Fraud Output | +---------------------------+ ``` # 🔗 API Endpoints **Base URL：** `http://127.0.0.1:5000/` ### 首页 ``` GET / ``` 返回欢迎消息。 ### 预测 ``` POST /predict ``` **Request Body：** ``` { "features": [value1, value2, ...] } ``` **Response：** ``` { "prediction": ["Fraud" or "Not Fraud"] } ``` **错误响应：** 400 = 无数据，500 = 服务器错误 # 🏗️ 系统架构 ``` +----------------------+ | Google Sign-In Auth | +----------------------+ | v +----------------------+ | Firebase UID | +----------------------+ | v +----------------------+ | UPI ID Management | +----------------------+ | v +----------------------+ | Transaction Input | +----------------------+ | v +----------------------+ | Fraud Verification | +----------------------+ | v +----------------------+ | Transaction Exec | +----------------------+ | v +----------------------+ | History Storage | +----------------------+ ``` # 📁 项目结构 ``` SafePayAI/ │ ├── fraudAI_Frontend_React/ # React frontend ├── AI_model_server_Flask/ # Python Flask backend │ ├── models/ │ │ └── best_rf_model.pkl │ ├── app.py │ ├── utils.py │ └── requirements.txt ├── paperwork/ # BSc project documents, diagrams, reports │ └── placeholder.docx └── README.md ``` # 📄 一个 BSc 项目 * 计算机科学 / 软件工程专业的部分 BSc 项目 * 重点：针对尼日利亚环境的数字支付系统欺诈检测 * 包含 **软件 + AI 模型 + 项目文档资料** * 专为**评估、展示和作品集演示**而设计

标签：Apex, Python, React, Syscalls, 无后门, 机器学习, 欺诈检测, 逆向工具, 金融科技