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

php中文网 2024-11-08 12:06:59

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：

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）。

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 .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)