在 Django 项目中实现具有 Levenshtein Distance 的欺诈检测系统

百变鹏仔 5天前 #Python

文章标签检测系统

编辑距离可用于欺诈检测系统，将用户输入的数据（例如姓名、地址或电子邮件）与现有数据进行比较，以识别类似但可能具有欺诈性的条目。

这是将此功能集成到 django 项目中的分步指南。

1. 用例

欺诈检测系统可以比较：

2. 实施步骤

a.创建中间件或信号来分析数据

使用 django 的信号在注册或更新时检查新用户数据。

b.安装编辑计算功能

集成库来计算 levenshtein 距离或使用如下 python 函数：

from django.db.models import qfrom .models import user  # assume user is your user modeldef levenshtein_distance(a, b):    n, m = len(a), len(b)    if n > m:        a, b = b, a        n, m = m, n    current_row = range(n + 1)  # keep current and previous row    for i in range(1, m + 1):        previous_row, current_row = current_row, [i] + [0] * n        for j in range(1, n + 1):            add, delete, change = previous_row[j] + 1, current_row[j - 1] + 1, previous_row[j - 1]            if a[j - 1] != b[i - 1]:                change += 1            current_row[j] = min(add, delete, change)    return current_row[n]

c.添加欺诈检测功能

在您的信号或中间件中，将输入的数据与数据库中的数据进行比较，以查找相似的条目。

from django.db.models import qfrom .models import user  # assume user is your user modeldef detect_similar_entries(email, threshold=2):    users = user.objects.filter(~q(email=email))  # exclure l'utilisateur actuel    similar_users = []    for user in users:        distance = levenshtein_distance(email, user.email)        if distance <= threshold:            similar_users.append((user, distance))    return similar_users

d.连接到用户的 signal post_save

在用户注册或更新后使用 post_save 信号运行此检查：

from django.db.models.signals import post_savefrom django.dispatch import receiverfrom .models import userfrom .utils import detect_similar_entries  # import your function@receiver(post_save, sender=user)def check_for_fraud(sender, instance, **kwargs):    similar_users = detect_similar_entries(instance.email)    if similar_users:        print(f"potential fraud detected for {instance.email}:")        for user, distance in similar_users:            print(f" - similar email: {user.email}, distance: {distance}")

e.选项：添加欺诈日志模板

要跟踪可疑的欺诈行为，您可以创建 fraudlog 模型：

from django.db import modelsfrom django.contrib.auth.models import userclass fraudlog(models.model):    suspicious_user = models.foreignkey(user, related_name='suspicious_logs', on_delete=models.cascade)    similar_user = models.foreignkey(user, related_name='similar_logs', on_delete=models.cascade)    distance = models.integerfield()    created_at = models.datetimefield(auto_now_add=true)

在此模板中保存可疑匹配项：

from .models import FraudLog@receiver(post_save, sender=User)def check_for_fraud(sender, instance, **kwargs):    similar_users = detect_similar_entries(instance.email)    for user, distance in similar_users:        FraudLog.objects.create(suspicious_user=instance, similar_user=user, distance=distance)

3. 改进和优化

a.极限比较

b.调整阈值

c.先进算法的使用

d.集成到 django 管理

4. 结论

通过这种方法，您已经实现了基于编辑距离的欺诈检测系统。它有助于识别相似的条目，降低创建欺诈帐户或重复数据的风险。该系统是可扩展的，可以进行调整以满足您项目的特定需求。

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