essakkipandiant-git/Fraud-Detection-System-

GitHub: essakkipandiant-git/Fraud-Detection-System-

基于 XGBoost 和 Isolation Forest 混合机器学习模型的实时金融交易欺诈检测与动态风险评分系统。

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# Neural Nexus — 实时金融欺诈检测系统 **在线演示** : - https://fraud-detection-system-5yd0.onrender.com/ **Neural Nexus** 是一个为 NeoFuture 2026 黑客松构建的高级、生产就绪的混合欺诈检测平台。它能够评估实时金融交易,提供即时的风险评分、行为异常检测以及跨境威胁监控。 ![Neural Nexus 应用程序概述](https://img.shields.io/badge/Status-Active-success) ![Python](https://img.shields.io/badge/Python-3.8+-blue.svg) ![Flask](https://img.shields.io/badge/Framework-Flask%20%7C%20JS-lightgrey.svg) ## 🚀 功能特性 * **混合机器学习引擎:** 使用 XGBoost 进行有监督模式分类,并使用 Isolation Forest 进行无监督异常检测。 * **智能启发式与规则引擎:** 分析货币不匹配、深夜交易和跨州跨境行为等因素,以捕捉细微的欺诈企图。 * **零样本降级方案:** 确保即使大型 ML 模型权重不可用时系统也能保持高可用性,自动切换到数学评分机制。 * **动态网站信任验证:** 根据已知的安全平台和可疑的网店验证商户的可靠性。 * **行为追踪引擎:** 持续追踪用户消费习惯,以即时识别危险的账户速度变化或账户接管行为。 * **高性能后端:** 受 JWT 认证保护的快速 Flask/REST API,并结合 SQLite 实现健壮的交易日志记录。 * **高级交互式仪表板:** 具有令人惊叹的“Glassmorphism”明/暗 UI,以及完整的趋势图、风险分布和警报功能。 ## 🛠 技术栈 * **前端:** 原生 HTML5、CSS3(自定义设计系统)、JavaScript(ES6+ SPA 路由)。 * **后端:** Python、Flask、PyJWT。 * **数据库:** SQLite。 * **机器学习:** Scikit-Learn、XGBoost、Numpy、Pandas。 ## 💻 本地安装与设置 1. **克隆仓库:** git clone https://github.com/essakkipandiant-git/Fraud-Detection-System-.git cd Fraud-Detection-System- 2. **创建虚拟环境(可选,但强烈推荐):** python -m venv venv # Windows: .\venv\Scripts\activate # macOS/Linux: source venv/bin/activate 3. **安装所需的精确依赖项:** pip install -r requirements.txt 4. **在本地运行应用程序:** 包含一个便捷的 Windows 批处理文件,支持一键启动: start.bat *或手动启动 API:* python app.py 5. **访问应用程序:** 打开您的网络浏览器并访问 `http://localhost:5000` ## ☁️ 云端部署 (Render) 该平台经过严格优化,可在 Render 等平台上进行简单的一键部署。 1. 在 Render 上创建一个全新的 **Web Service**。 2. 关联您的 GitHub fork/仓库。 3. 使用以下配置: * **环境:** `Python 3` * **构建命令:** `pip install -r requirements.txt` * **启动命令:** `gunicorn app:app` 4. 部署!该应用程序将原生提供您的 API 端点和前端静态文件服务。 ## 🤝 贡献指南 欢迎贡献代码、提出问题和功能请求。请随时查看 [问题页面](https://github.com/essakkipandiant-git/Fraud-Detection-System-/issues)。 *由 Neural Nexus 团队创建。*
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