Django 프로젝트에서 Levenshtein Distance를 사용하여 사기 탐지 시스템 구현

Levenshtein 거리는 사기 탐지 시스템에서 유사하지만 사기 가능성이 있는 항목을 식별하기 위해 사용자가 입력한 데이터(예: 이름, 주소 또는 이메일)를 기존 데이터와 비교하는 데 사용할 수 있습니다.

다음은 이 기능을 Django 프로젝트에 통합하는 단계별 가이드입니다.

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1. 사용 사례

사기 탐지 시스템 비교:

• 유사한 이메일: 약간의 변형이 있는 계정을 감지합니다(예: user@example.com 및 userr@example.com).
• 근처 주소: 여러 계정이 거의 동일한 주소를 사용하고 있는지 확인합니다.
• 유사한 이름: 이름이 약간 수정된 사용자를 찾습니다(예: John Doe 대 Jon Doe).

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2. 구현단계

아. 데이터 분석을 위한 미들웨어 또는 신호 생성

Django의 시그널을 사용하여 등록 또는 업데이트 시 새로운 사용자 데이터를 확인하세요.

ㄴ. Levenshtein 계산 기능 설치

라이브러리를 통합하여 Levenshtein 거리를 계산하거나 다음과 같은 Python 함수를 사용하세요.

from django.db.models import Q
from .models import User  # Assume User is your user model

def 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]

ㄷ. 사기 감지 기능 추가

시그널 또는 미들웨어에서 입력된 데이터를 데이터베이스의 데이터와 비교하여 유사한 항목을 찾으세요.

from django.db.models import Q
from .models import User  # Assume User is your user model

def 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

디. 사용자를 위해 Signal post_save에 연결

사용자가 등록하거나 업데이트한 후 post_save 신호를 사용하여 이 검사를 실행하세요.

from django.db.models.signals import post_save
from django.dispatch import receiver
from .models import User
from .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. 옵션: 사기 로그 템플릿 추가

사기 의심 사례를 추적하기 위해 FraudLog 모델을 생성할 수 있습니다.

from django.db import models
from django.contrib.auth.models import User

class 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)

이 템플릿에 의심스러운 일치 항목을 저장하세요.

from django.db.models import Q
from .models import User  # Assume User is your user model

def 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]

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3. 개선 및 최적화

아. 한계 비교

• 최근 사용자 또는 동일한 지역, 회사 등의 사용자만 비교

ㄴ. 임계값 조정

• 필드에 따라 허용 가능한 거리에 대한 임계값을 다르게 설정합니다(예: 이메일의 경우 1, 이름의 경우 2로 임계값).

ㄷ. 고급 알고리즘 사용

• 최적화된 계산을 위해 RapidFuzz와 같은 라이브러리를 탐색해 보세요.

디. Django Admin에 통합

• 사기 위험이 있는 사용자를 위해 관리자 인터페이스에 알림을 추가하세요.

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4. 결론

이 접근 방식을 사용하면 Levenshtein 거리를 기반으로 한 사기 탐지 시스템을 구현했습니다. 유사한 항목을 식별하여 사기 계정 생성이나 데이터 복제 위험을 줄이는 데 도움이 됩니다. 이 시스템은 확장 가능하며 프로젝트의 특정 요구 사항에 맞게 조정할 수 있습니다.

위 내용은 Django 프로젝트에서 Levenshtein Distance를 사용하여 사기 탐지 시스템 구현의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!