区块链交易欺诈检测系统项目概述

这个项目是一个完整的区块链交易欺诈检测系统，包含前后端实现，用于识别可能的欺诈交易行为。系统通过分析交易特征，预测交易是否存在欺诈风险，为区块链用户提供安全保障。

核心组件

1. 后端 API (app.py)

• 基于 Flask 开发的 RESTful API

• 提供 /predict 端点接收交易数据并返回欺诈分析结果

• 使用 Heamy 库构建的堆叠集成模型 (stacker.pkl)

• 支持跨域请求 (CORS)

• 完善的日志记录和异常处理

2. 机器学习模型

• 采用模型融合技术，组合了随机森林和LightGBM等算法

• 使用36个与区块链交易相关的特征进行分析

• 当前实现输入特征值返回模型预测结果来模拟不同场景

3. 前端界面 (index_fixed.html)

• 简洁直观的用户界面

• 支持两种数据输入方式：JSON格式或表单填写

• 提供预设的示例数据（正常交易、可疑交易）

• 直观显示预测结果和置信度

主要特征数据

系统分析的交易特征包括：

• 交易金额与频率

• 钱包年龄与交易历史

• 资金转移比例

• 流动性移除情况

• 失败交易次数与比例

• NFT转移记录

• 交易变异性

• 以及其他区块链行为特征

使用流程

1. 用户提供交易特征数据（通过JSON或表单）

2. 系统接收数据并记录

3. 系统将数据传入模型，并返回预测结果

4. 根据预测值确定是否为欺诈交易并计算置信度

5. 将结果返回并在前端可视化展示

项目优势

• 直观的用户界面，易于使用

• 完善的错误处理和日志记录

• 跨域支持，可轻松集成到其他应用

• 可扩展设计，未来可升级为实时特征分析

这个系统提供了区块链交易安全分析的演示框架，展示了如何利用机器学习技术进行欺诈检测，有助于用户了解区块链交易安全知识。