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。
  
## 🚀 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。*
标签:AI, AML, Apex, Flask, IP 地址批量处理, JWT认证, NeoFuture, Python, REST API, Scikit-learn, SPA, SQLite, XGBoost, 云计算, 人工智能, 仪表盘, 单页应用, 反洗钱, 孤立森林, 实时交易监控, 异常检测, 数据可视化, 无后门, 机器学习, 用户模式Hook绕过, 网络安全, 自动化代码审查, 规则引擎, 跨界交易监控, 逆向工具, 金融欺诈检测, 金融科技, 隐私保护, 零样本学习, 风控引擎, 风控系统, 风险控制, 黑客松项目