VinodhaG/ecommerce-scam-detection-system

# 基于 AI 的虚假电商网站诈骗检测系统 利用机器学习和 NLP 实时检测虚假购物网站，帮助保护在线购物者免受电商诈骗。 ## 问题陈述 现有的诈骗检测工具通常受限于过时的数据、较差的可用性，以及缺乏实时和季节性诈骗防范意识——这使得它们在面对现代虚假购物网站时显得无能为力。 ## 目标 开发一个基于 AI 的诈骗检测系统，利用机器学习和 NLP 实时检测虚假购物网站，通过诈骗检测和用户教育来增强在线购物安全。 ## 具体目标 - 分析现有虚假购物网站检测系统的局限性，包括其准确性、适应性和可用性 - 通过评估与在线诈骗相关的关键特征，开发一个能够实时检测虚假购物网站的系统 - 通过提供有意义的诈骗检测洞察，提高用户的安全性和防范意识 - 评估该系统应对各种类型的欺诈活动和新兴诈骗手段的有效性 ## 功能 - **URL 黑名单检查** — 将 URL 与已知的诈骗/黑名单数据库进行交叉比对 - **基于 NLP 的诈骗检测** — 利用自然语言处理分析网站内容，标记潜在的诈骗特征 - **诈骗关键词检测** — 识别常见的与诈骗相关的关键词和措辞 - **红绿灯风险指示器** — 提供直观的风险分类（低/中/高），方便用户快速理解 - **防诈骗教育模块** — 教育用户了解常见的电商诈骗手段 - **管理员登录与仪表板** — 用于监控扫描和系统活动的管理界面 ## 成果 实现了约 85-90% 的检测准确率——比仅基于 URL 或仅基于黑名单的基准检测方法提高了 15-25%。 ## 技术栈 **前端：** React.js 与 Next.js **后端：** FastAPI (Python) **数据库：** SQLite（用于扫描日志） **机器学习：** TF-IDF + Logistic Regression **网页抓取：** BeautifulSoup, requests **API：** Google Safe Browsing API ## 领域研究方向 - 网络安全 - 在线欺诈与电商诈骗 - 网络安全与欺诈检测中的 AI - 基于自然语言处理的虚假购物网站检测 - 用于诈骗检测的 AI 和 NLP 算法 ## 环境配置 ## 截图

标签：Apex, AV绕过, FastAPI, NLP, React, Splunk, Syscalls, 人工智能, 反欺诈, 机器学习, 用户模式Hook绕过, 逆向工具