反欺诈平台的建设+源码+数据库+开题+论文+说明文档

系统架构
前端：html | js | css | jquery | vue
后端：springboot | mybatis
环境：jdk1.8+ | mysql | maven

使用说明
1、下载源码，导入IDEA
2、创建数据库，执行数据库脚本
3、修改数据库JDBC连接参数
4、在IDEA中运行
5、打开浏览器，参考<说明文档.txt>中的地址

随着互联网金融与电子商务的快速发展，欺诈行为呈现高发性、隐蔽性和复杂性特征，严重威胁用户资产安全与平台运营稳定。构建高效、智能的反欺诈系统已成为保障数字经济健康发展的关键技术需求。本文设计并实现了一套基于多源数据融合与机器学习技术的反欺诈平台，旨在提升欺诈识别的准确性与时效性。平台集成了用户行为日志、交易记录、设备指纹及第三方信用数据，构建了统一的数据采集与预处理模块，支持实时与离线双通道分析架构。系统核心采用集成学习模型（如XGBoost、LightGBM）与深度神经网络相结合的方法，通过特征工程提取高维非线性特征，并引入图神经网络（GNN）挖掘用户关联网络中的团伙欺诈模式。平台具备规则引擎与模型评分双层决策机制，支持动态阈值调整与策略热更新，提升了系统的灵活性与可解释性。创新点在于构建了端到端的自动化特征 pipeline，结合在线学习机制实现模型持续迭代；同时设计了基于时间序列的异常行为检测模块，有效识别新型未知欺诈。实验结果表明，该平台在真实业务数据集上的欺诈检出率较传统方法提升27.6%，误报率降低至4.3%。系统已完成部署并提供完整源码、数据库设计、开题报告及说明文档，具备良好的可复用性与工程推广价值。本研究为构建可扩展、智能化的反欺诈体系提供了有效的技术路径与实践参考。