基于Google Cloud Platform的信用卡欺诈检测技术方案解析

苗眉妲Nora

于 2025-06-19 09:18:05 发布

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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_00198/article/details/148756645

基于Google Cloud Platform的信用卡欺诈检测技术方案解析

professional-services Common solutions and tools developed by Google Cloud's Professional Services team. This repository and its contents are not an officially supported Google product. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pr/professional-services

项目概述

本文将深入解析一个基于Google Cloud Platform构建的信用卡欺诈检测系统技术方案。该系统采用TensorFlow框架构建神经网络模型，结合Google Cloud的多种服务实现从数据处理到模型训练、预测的完整机器学习流程。

技术架构解析

1. 数据来源与特点

该系统使用的数据集来自经过预处理的匿名信用卡交易数据，包含23个主成分分析(PCA)特征和交易金额特征。这类数据具有以下典型特征：

高度不平衡：正常交易远多于欺诈交易
特征经过脱敏处理，保护用户隐私
数值型特征为主，适合神经网络处理

2. 核心解决方案

当前系统采用的技术方案包含以下关键点：

类别不平衡处理：通过过采样(oversampling)技术增加少数类(欺诈交易)样本
模型架构：使用前馈神经网络(Feed-forward Neural Network)作为分类器
数据处理：采用TF Datasets高效读取输入数据
云原生架构：完全基于Google Cloud服务构建

3. 环境配置指南

建议使用Python 2.7环境运行本项目，配置步骤如下：

# 创建虚拟环境
virtualenv -p python2.7 env
source env/bin/activate

# 安装依赖
pip install -U pip
python -m pip install -r requirements.txt

数据处理流程详解

1. 预处理技术

系统使用Apache Beam和TensorFlow Transform进行数据预处理，主要步骤包括：

从BigQuery读取原始数据
为每行数据添加哈希键
数据标准化处理
数据随机打乱并划分为训练集/验证集/测试集
训练集过采样处理
以TFRecord格式存储处理后的数据
将测试集的特征和标签分别存储

2. 运行方式

本地运行示例

DATAFLOW_OUTPUT_DIR=data_flow_output_dir-$(date +"%Y%m%d_%H%M%S")/
python preprocess.py \
--bq_table raw_data_sample \
--output_dir ${DATAFLOW_OUTPUT_DIR}

云上运行配置

需要预先设置项目ID和存储桶ID：

PROJECT_ID=<your_gcp_project_id>
BUCKET_ID=<your_gcp_bucket_id>

云上运行命令

DATAFLOW_OUTPUT_DIR=data_flow_output_dir-$(date +"%Y%m%d_%H%M%S")/
python preprocess.py \
--cloud \
--bq_table raw_data \
--output_dir ${DATAFLOW_OUTPUT_DIR} \
--project_id $PROJECT_ID \
--bucket_id $BUCKET_ID

模型训练技术细节

1. 训练执行方式

本地训练

TRAINING_OUTPUT_DIR=./training_output_dir-$(date +"%Y%m%d_%H%M%S")
gcloud ml-engine local train \
--module-name trainer.task \
--package-path ./trainer \
-- \
--input_dir ./${DATAFLOW_OUTPUT_DIR} \
--output_dir ${TRAINING_OUTPUT_DIR}

云上训练

支持超参数调优，通过YAML配置文件指定：

TRAINING_JOB_NAME=fraud_detection_training_job_$(date +%Y%m%d%H%M%S)
TRAINING_OUTPUT_DIR=gs://${BUCKET_ID}/training_output_dir-$(date +"%Y%m%d_%H%M%S")
gcloud ml-engine jobs submit training $TRAINING_JOB_NAME \
--module-name trainer.task \
--staging-bucket gs://${BUCKET_ID} \
--package-path ./trainer \
--region=us-central1 \
--runtime-version 1.5 \
--config=hyperparams.yaml \
-- \
--input_dir gs://${BUCKET_ID}/${DATAFLOW_OUTPUT_DIR} \
--output_dir ${TRAINING_OUTPUT_DIR}

2. 训练监控

使用TensorBoard监控训练过程：

tensorboard --logdir=${TRAINING_OUTPUT_DIR}

预测与模型评估

1. 批量预测实现

本地预测

PREDICTION_INPUT=./${DATAFLOW_OUTPUT_DIR}split_data_features.txt
PREDICTION_OUTPUT=./${DATAFLOW_OUTPUT_DIR}split_data_predictions.txt
EXPERIMENT_NUMBER=1
MODEL_SAVED_NAME=$(ls ${TRAINING_OUTPUT_DIR}/experiments/${EXPERIMENT_NUMBER}/export/exporter/ | tail -1)
cat ./${DATAFLOW_OUTPUT_DIR}split_data/split_data_TEST_features.txt* > $PREDICTION_INPUT
gcloud ml-engine local predict \
--model-dir=$TRAINING_OUTPUT_DIR/experiments/${EXPERIMENT_NUMBER}/export/exporter/${MODEL_SAVED_NAME} \
--json-instances=$PREDICTION_INPUT > $PREDICTION_OUTPUT

云上预测

首先保存模型：

MODEL_NAME=fraud_detection
MODEL_VERSION=v_$(date +"%Y%m%d_%H%M%S")
EXPERIMENT_NUMBER=1
MODEL_SAVED_NAME=$(gsutil ls ${TRAINING_OUTPUT_DIR}/experiments/${EXPERIMENT_NUMBER}/export/exporter/ | tail -1)
gcloud ml-engine models create $MODEL_NAME \
--regions us-central1
gcloud ml-engine versions create $MODEL_VERSION \
--model $MODEL_NAME \
--origin $MODEL_SAVED_NAME \
--runtime-version 1.5

然后执行预测：

JOB_NAME=${MODEL_NAME}_$(date +"%Y%m%d_%H%M%S")
FEATURES_INPUT_PATH=gs://${BUCKET_ID}/${DATAFLOW_OUTPUT_DIR}split_data/split_data_TEST_features.txt*
PREDICTIONS_OUTPUT_PATH=gs://${BUCKET_ID}/predictions/$JOB_NAME
gcloud ml-engine jobs submit prediction $JOB_NAME \
--model $MODEL_NAME \
--input-paths $FEATURES_INPUT_PATH \
--output-path $PREDICTIONS_OUTPUT_PATH \
--region us-central1 \
--data-format TEXT \
--version $MODEL_VERSION

2. 模型性能评估

评估模型在测试集上的表现，计算精确率-召回率曲线及其AUC值：

从云存储获取标签和预测结果

ANALYSIS_OUTPUT_PATH=.
mkdir ${ANALYSIS_OUTPUT_PATH}/labels
gsutil cp gs://${BUCKET_ID}/${DATAFLOW_OUTPUT_DIR}split_data/split_data_TEST_labels.txt* labels/
cat ${ANALYSIS_OUTPUT_PATH}/labels/* > ${ANALYSIS_OUTPUT_PATH}/labels.txt

mkdir ${ANALYSIS_OUTPUT_PATH}/predictions
gsutil cp ${PREDICTIONS_OUTPUT_PATH}/prediction.results* ./predictions/
cat ${ANALYSIS_OUTPUT_PATH}/predictions/* > ${ANALYSIS_OUTPUT_PATH}/predictions.txt

运行评估脚本

python out_of_sample_analysis.py \
--output_path ${ANALYSIS_OUTPUT_PATH} \
--labels labels.txt \
--predictions predictions.txt

技术演进方向

模型架构优化：考虑使用自编码器(Auto-encoder)检测异常交易
特征工程：深入挖掘交易特征，提升模型判别能力
实时检测：从批量预测演进为实时欺诈检测
模型解释性：增加模型决策的可解释性分析

总结

本文详细解析了基于Google Cloud Platform构建的信用卡欺诈检测系统的技术实现方案。该系统展示了如何利用云原生服务构建完整的机器学习流水线，从数据处理、模型训练到预测评估的全流程。特别针对金融领域常见的类别不平衡问题，系统采用了过采样等技术手段，为类似场景的解决方案提供了有价值的参考。

创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考