sumanthreddy369/-Graph-Based-Fraud-Ring-Detection

# 基于图的欺诈团伙检测 基于图的欺诈检测系统，利用网络特征工程和机器学习分类对金融交易网络进行建模。旨在识别有组织的欺诈团伙和高风险关联实体，并通过可扩展的分析工作流支持金融风险监控场景。 ## 项目描述 本项目实现了一个图分析框架，用于识别金融交易网络中有组织的欺诈团伙。该解决方案将实体间的关系建模为图结构，并应用网络特征工程和机器学习分类技术来检测高风险的连通分量。 ## 业务目标 金融欺诈通常通过有组织的账户或实体网络发生。本项目旨在开发基于图的风险智能模型，支持欺诈调查团队检测可疑集群，防止大规模的金融损失。 ## 数据集 - Elliptic Bitcoin Transaction 数据集 - 节点代表交易实体或钱包 - 边代表交易关系 ## 技术栈 - Python - Graph Analytics: NetworkX - Machine Learning: Gradient Boosting Classifier - Cloud: Amazon Neptune, Amazon S3, Amazon SageMaker ## 项目工作流 1. 从交易关系数据构建图 2. 网络特征工程（度、聚类系数） 3. 针对欺诈节点分类的机器学习模型训练 4. 使用 Precision-Recall AUC 指标进行性能评估 5. 用于欺诈集群解释的图可视化 ## 结果 - PR-AUC 分数：0.66 - 成功识别可疑欺诈集群和网络异常 ## 未来改进 - Graph neural network 实验 - 实时欺诈网络监控流水线 - 与流式交易数据的集成

标签：Amazon Neptune, Apex, NetworkX, PR-AUC, Python, SageMaker, 加密货币监控, 反欺诈系统, 图分析, 图神经网络, 基于图的欺诈检测, 异常检测, 无后门, 有向图, 机器学习, 欺诈团伙挖掘, 比特币交易分析, 洗钱检测, 特权检测, 突变策略, 网络特征工程, 节点分类, 逆向工具, 金融风控, 风险情报