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[](https://bolt.new/~/sb1-ko7gn12b) # ShillBid AI 一个由机器学习驱动的拍卖欺诈检测平台，利用异常检测、图分析和实时风险评分，识别可疑的竞价行为、串通竞标者网络以及虚假出价模式。 ## 🚀 功能 * 🔍 欺诈与虚假出价检测 * 📊 实时拍卖风险评分 * 🧠 基于机器学习的异常检测 * 🕸️ 竞标者-卖家网络图可视化 * 📈 交互式分析仪表板 * ⚡ 使用 WebSocket 的实时欺诈警报 * 🧾 结合 SHAP 的可解释 AI 洞察 * 🗂️ 合成拍卖数据生成 ## 🧠 技术栈 ### 前端 * React / Next.js * Tailwind CSS * Plotly / Recharts / D3.js ### 后端 * FastAPI * Python ### 机器学习 * Scikit-learn * XGBoost * Isolation Forest * Pandas & NumPy * SHAP ### 数据库 * PostgreSQL ### 图分析 * NetworkX * Neo4j（可选） ## 📌 问题陈述 在线拍卖平台容易受到欺诈性竞价行为的攻击，例如： * 虚假出价 * 抬高出价 * 卖家与竞标者串通 * 循环欺诈团伙 * 最后一分钟的虚假出价压力 ShillBid AI 旨在利用机器学习、异常检测和基于图的欺诈分析来检测和分析这些行为。 ## 📊 核心模块 ### 1. 欺诈检测引擎 使用以下方法检测可疑的竞价行为： * XGBoost * Random Forest * Logistic Regression * Isolation Forest ### 2. 图欺诈分析 构建竞标者与卖家的交互网络，以检测： * 欺诈团伙 * 密集的串通集群 * 重复的竞标者模式 ### 3. 可解释 AI 使用 SHAP 值提供可解释的欺诈预测。 ### 4. 实时警报系统 流式传输实时竞价事件并动态触发欺诈警报。 ## 🖥️ 仪表板功能 * 欺诈风险监控 * 拍卖分析 * 可疑竞标者跟踪 * 网络可视化 * 实时欺诈警报 * 可解释性面板 前端设置： ``` cd frontend npm install npm run dev ``` ## 📂 项目结构 ``` shillbid-ai/ │ ├── backend/ │ ├── app/ │ ├── models/ │ ├── routes/ │ ├── ml/ │ └── data/ │ ├── frontend/ │ ├── components/ │ ├── pages/ │ └── dashboard/ │ ├── datasets/ ├── notebooks/ ├── requirements.txt └── README.md ``` ## 📈 未来改进 * 图神经网络 (GNNs) * 真实拍卖 API 集成 * 高级欺诈团伙检测 * 云部署 * 多模型集成学习 * 用户身份验证与角色管理 ## 📜 许可证 MIT License ## 👩‍💻 作者 Akriti Mehta

标签：Apex, AV绕过, FastAPI, 图数据分析, 异常检测, 机器学习, 欺诈检测, 测试用例, 特权检测, 自动化攻击, 逆向工具, 风险控制