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

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，以识别相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。

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1. 用例

欺诈检测系统可以比较：

• 类似电子邮件：检测创建时略有不同的帐户（例如，user@example.com 与 userr@example.com）。
• 邻近地址：检查多个帐户是否使用几乎相同的地址。
• 相似名称：发现名称稍有修改的用户（例如，John Doe 与 Jon Doe）。

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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 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]

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 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

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_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.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 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)

在此模板中保存可疑匹配项：

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. 改进和优化

a.极限比较

• 仅比较最近的用户或来自同一地区、公司等的用户

b.调整阈值

• 根据字段设置不同的可接受距离阈值（例如，电子邮件的阈值为 1，姓名的阈值为 2）。

c.先进算法的使用

• 探索 RapidFuzz 等库以优化计算。

d.集成到 Django 管理

• 在管理界面中为存在潜在欺诈风险的用户添加警报。

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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。

以上是在 Django 项目中实现具有 Levenshtein Distance 的欺诈检测系统的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！