Phishing_Website_Detection：该项目基于使用随机森林分类公式检测网络钓鱼欺诈性网站。 使用Python编程语言和Django框架实现

在线交易中的欺诈检测：使用欺诈检测比率小于0.00005的Anamoly检测技术（例如过采样和欠采样）来检测在线交易中的欺诈，因此，仅应用分类算法可能会导致过度拟合

MSᴛʀᴇᴀᴍ 实施 。 Siddharth Bhatia，Arjit Jain，潘丽，Ritesh Kumar，Bryan Hooi。 网络会议（以前称为WWW），2021年。 MSᴛʀᴇᴀᴍ从恒定时间和内存中的多方面数据流中检测组异常。 我们为每个记录输出一个异常分数。 MSᴛʀᴇᴀᴍ建立在之上，可在多方面设置中工作，例如事件日志数据，多属性图形等。 演示版 运行bash run.sh KDD来编译代码并在KDD数据集上运行它。 运行bash run.sh DOS来编译代码并在DOS数据集上运行它。 运行bash run.sh UNSW来编译代码并在UNSW数据集上运行它。 MSᴛʀᴇᴀᴍ 将目录更改为MSᴛʀᴇᴀᴍ文件夹cd mstream 运行make来编译代码并创建二进制文件 运行./mstream -n numericalfile -c categoricalfil

内容：通过目前信用卡欺诈的问题，使用机器学习中的5种模型（决策树，K-近邻，逻辑回归，支持向量机，随机森林，XGBoost）对欺诈数据集进行检测，并对5种模型进行评估比较分析（评价指标有准确度，F1-score，混淆矩阵），有详尽的解释与代码，能够轻松复现。 适合人群：适合机器学习初级及中级学者，也适合学生交期末大作业 所需材料与软件：pycharm，creditcard.csv

医疗保险欺诈检测 使用来自多个政府来源的数据来检测Medicare欺诈。

银行业处理电信诈骗的论文

信用证欺诈的种类(伪造单据、软条款、开立假信用证).docx

DGraphFin-金融欺诈数据集

7.2 Spectre模拟环境下仿真 从在C om pose r中打开的nand-test原理图开始，选择Too丨s — Analog Environment菜单选项。 这将打开Virtuoso Analog Design Environment对话框，如图7.5所示。读者应当看到其中的Library， Cell和View均已填入。如果没有填好，或者如果读者实际上想仿真不同的原理图，可以用Analog Environment中的Setup — Design菜单来修改它。其他setup选项也应当设置好。我们将用Spectre 仿真器，因此Modd Path应当设置成指向读者所用工艺的某个通用的典型晶体管模型。对于本例， 我们将用3!11丨06.8(^文件中的模型。在某些时候读者也许希望指向不同的一组模型以得到最坏（最 慢 ）情况工艺角的模型，或使用一个具体MOSIS制造过程的模型巾。读者可以通过Setup —►Model Libraries菜单来设K 指向所希望的其他模型的路径。 注释：Spectre的默认值设置在.cdsenv文件中，它可以是系统的默认值或是为读者本地定制的默认值。 现在，在 Analog Environment 中选择 Analyses —► Choose…，或单击 Analog Environment 对话 框右边的工具图标，这个对话框列出了ac，trail和dc按钮。选 tran可进行瞬态分析，并注意一定要 Stop Time ( 终止时间），使仿真器知道仿真应进行多长时间。之后将填人300n以进行300纳 秒的仿真。图7.6所示为这一对话框」 1 干个 c|Vr 1 J M 1 U O ifif l z1. J ) r ! v IIII u Vi I r \ \ lilh v i 注释：仿真跑飞（失控）的一种可能是读者忘了键入在仿真时间说明中的n。如果仿真的时间是300秒 而不是300纳秒，那么仿真时间就会很长！ 现在需要选择希望显示出哪些电路节点的输出波形。做这件事最简单的方法是通过在原理图中 单击这些节点来选择它们。选择Outputs —► To Be Plotted —► Select On schematic菜单选项。在读 # % ^ l t M ^ n l M q l J ^ i i : i M t 丽 a

信用卡欺诈识别 在此项目中，我们使用一些欧洲信用卡公司提供的数据。 该数据集表示在两天内发生的财务操作，在将近29万笔交易中，分类了492起欺诈行为。 为了进行预测，使用了两个机器学习模型（逻辑回归和决策树），以基于召回指标评估哪个具有最佳性能。 请联系我们，如果您有任何疑问。 我总是有空。 Linkedin： : 电子邮件： 我希望你喜欢！ 再见！