IvanMukherjee/fraud_detection_SQL_project

# 基于 SQL 的欺诈检测系统 ## 📌 概述 本项目模拟了金融机构用于检测欺诈行为的交易监控系统。它分析交易和登录数据，以识别可疑模式，例如钱骡、账户接管 (ATO)、速度欺诈 和位置异常。 本项目模拟了银行和金融系统中使用的真实欺诈检测场景。 ## 🗂️ 数据集 该项目基于关系型数据集： - **Users** – 客户信息 - **Transactions** – 贷记/借记活动 - **Logins** – 用户登录详情（设备、位置、时间） ## 🚨 实现的欺诈场景 ### 1. 钱骡检测 - 识别接收资金并快速转出的账户 - 逻辑：在 15 分钟内发生贷记随后借记，且金额相似 ### 2. 账户接管 (ATO) - 检测可疑的登录行为及其后的交易 - 逻辑：从不同设备/位置登录，随后发生借记交易 ### 3. 速度欺诈 - 检测短时间内的多次交易 - 逻辑：5 分钟内发生 3 笔或更多交易 ### 4. 位置异常 - 识别来自不同位置的快速登录 - 逻辑：短时间内来自不同位置的登录 ## 🛠️ 涉及的 SQL 概念 - Joins (Self Join, Inner Join) - CTEs (Common Table Expressions) - 使用 `TIMESTAMPDIFF` 进行基于时间的分析 - 聚合 (`COUNT`, `GROUP BY`, `HAVING`) - 条件逻辑 ## 🎯 关键成果 本项目展示了如何使用 SQL 分析行为模式并检测金融系统中的潜在欺诈场景。 ## 📎 使用工具 - MySQL

标签：SQL数据分析, 交易监控, 位置异常, 公共表表达式, 反洗钱, 多线程, 异常检测, 数据科学, 时间序列分析, 欺诈检测, 网络安全, 账户接管, 资源验证, 速度欺诈, 配置审计, 金融风控, 钱骡识别, 银行安全, 隐私保护