kashishcrafts/Fraud-Detection-Intelligence-Platform

# 🛡️ 欺诈检测智能平台 一个使用 FastAPI、Streamlit、PostgreSQL、Docker 和机器学习构建的 AI 驱动的欺诈检测智能平台。 该平台使用训练有素的 Random Forest 模型检测潜在的欺诈性金融交易，并提供交互式分析仪表板、JWT 身份验证、预测历史跟踪和欺诈概率评分。 该应用程序支持实时和批量欺诈检测，同时维护安全的用户身份验证和预测历史管理。 ## 🚀 功能 * 使用 Random Forest Classifier 进行欺诈检测 * FastAPI REST API * 批量预测 API * 预测历史跟踪 * PostgreSQL 数据库集成 * 交互式 Streamlit 仪表板 * CSV 上传与分析 * 欺诈与真实交易可视化 * Docker 多容器部署 ## 🏗️ 架构  ## 安装说明 ### 克隆仓库 ``` git clone https://github.com/kashishcrafts/Fraud-Detection-Intelligence-Platform.git cd Fraud-Detection-Intelligence-Platform ``` ### 创建虚拟环境 ``` python -m venv venv ``` ### 激活虚拟环境 Windows: ``` venv\Scripts\activate ``` ### 安装依赖 ``` pip install -r requirements.txt ``` ## Docker 设置 ### 构建容器 ``` docker compose up --build -d ``` ### 查看正在运行的容器 ``` docker ps ``` ### 停止容器 ``` docker compose down ``` ### 访问服务 FastAPI ``` http://localhost:8000 ``` Swagger 文档： ``` http://localhost:8000/docs ``` Streamlit 仪表板： ``` http://localhost:8501 ``` ## API 端点 GET / GET /health POST /register POST /login POST /predict POST /predict-batch GET /predictions ## 截图 ### 登录页面  ### 仪表板  ### 预测历史  ### ROC 曲线  ## 📊 仪表板功能 * 上传交易数据集 * 检测欺诈交易 * 查看欺诈统计数据 * 交互式图表 * 下载预测结果 * 预测历史 ## 🛠️ 技术栈 * Python * Scikit-Learn * FastAPI * Streamlit * PostgreSQL * SQLAlchemy * Docker * Docker Compose ## 📂 项目结构 ``` Fraud-Detection-Intelligence-Platform/ │ ├── backend/ ├── database/ ├── models/ ├── docs/ ├── screenshots/ ├── app.py ├── Dockerfile ├── Dockerfile.streamlit ├── docker-compose.yml ├── requirements.txt └── README.md ``` ## ⚙️ 使用 Docker 运行 ``` docker compose up --build ``` ### 服务 * Streamlit 仪表板 → http://localhost:8501 * FastAPI 后端 → http://localhost:8000 * Swagger 文档 → http://localhost:8000/docs * PostgreSQL → 端口 5432 ## 🔮 未来增强功能 * 实时欺诈检测 * Kafka 流处理 pipeline * 云部署 * 高级 ML 模型 * 监控与日志记录 ## 👩‍💻 作者 Kashish Shaikh 计算机工程学生 | AI/ML | 数据工程 | 网络安全

标签：Apex, AV绕过, FastAPI, Kubernetes, PostgreSQL, Streamlit, 反欺诈检测, 机器学习, 测试用例, 版权保护, 访问控制, 请求拦截, 逆向工具