Vishek12/Sentinel-Flow

# SentinelFlow：实时欺诈检测系统（开发中） 金融欺诈是数字交易领域中一个快速演变的挑战，给组织造成了巨大的财务和运营损失。传统的基于规则的系统通常难以适应新的欺诈模式，导致在检测准确性和可扩展性方面存在局限。 **SentinelFlow 是一个正在进行的机器学习项目，旨在利用行为和交易数据实时检测欺诈交易。** 该系统利用特征工程和基于 XGBoost 的分类模型来区分合法活动和欺诈活动，重点关注准确性、可靠性以及未来的部署就绪状态。 该项目目前**处于活跃开发阶段**，正在对数据 pipeline、模型性能和推理架构进行持续改进。目标是将 SentinelFlow 发展成为一个具备实时预测能力的生产级欺诈检测系统。 ## 技术栈 - **编程语言：** Python - **数据处理：** Pandas, NumPy - **机器学习：** Scikit-learn, XGBoost - **模型序列化：** Joblib / Pickle - **数据存储（如适用）：** AWS S3 - **开发工具：** Jupyter Notebook, VS Code - **版本控制：** Git, GitHub ## 当前重点方向 - 构建和完善端到端 ML pipeline - 改进特征工程，以更好地检测欺诈信号 - 训练和调优分类模型（XGBoost baseline） - 开发可复用的预测/推理函数（`predict_fraud`） - 规划项目结构以实现未来部署（API / 云原生设计） ## 注意事项 本仓库正在不断演进。随着项目的推进，数据处理、模型优化和部署架构等组件将持续得到改进。

标签：Apex, NoSQL, Python, XGBoost, 人工智能, 数据科学, 无后门, 机器学习, 欺诈检测, 用户模式Hook绕过, 资源验证, 逆向工具, 金融风控