毕业设计之基于大数据反电信诈骗管理系统的设计与实现(python完整源码+说明文档+演示视频)

1 项目介绍

电信诈骗案在生活场景当中可谓是数不胜数,令人们非常麻烦,而且还很不好防。而且一旦发生了以后人们的财产再追回非常困难。如能采用我们日常所用的信息技术来解决这些问题来说非常好了。

2、项目技术

项目后端框架:Java+ssm

项目前端框架:vue2,ssm

3、开发环境

后端:开发语言:python

框架:python,django

python版本:python3.6.8版本向上兼容

数据库:mysql5.7+

数据库工具:Navicat11+

开发软件:pycharm

前端:nodejs,vue,html

数据库:mysql

4  系统特点

基于大数据反电信诈骗管理系统的目的就是在于建立属于自己的一套反电信诈骗系统,在日常的工作中,反电信诈骗是一件非常重要的事情,主要还是用python的手段来进行的开发。

5 系统详细设计

5.1 登录页面

为了能够区别于不同。角色的登陆权限,网站特地将管理员登录做成权限验证的方式,这样一来。它可以区别和普通用户的登录。超级管理员登录用户之后,就可以对网站的信息进行管理,同样为了和网站元素保持一致。新疆自助游网站的管理员登陆界面。特意还用会动的雪花背景为主要元素,如下图所示:

5.2 系统首页

不论是系统也好还是网站也罢,最直接给用户感受的就是页面了,那页面的布局以及页面的功能都是要经过仔细的考虑的。本次设计呢就是在最初时进行了当下的同行业类型进行参考而做的,同时,为了能够使系统更加贴近生活,所以我们在设计元素上也有所考虑。如下图所示:

5.3 文本分析

文本分析就是为了通过把文本进行实现分析,可以判断是否为垃圾信息。如下图所示:

5.4 用户管理

我们所做的任何一个系统都是为了解决用户的切身需求,解决生活中的一些问题。后台管理页面是整个设计当中必不可少的一个部分,那么,后台管理页面通常都是以左边是树状形式将所有的功能菜单列出,右边是工作区域。这样一来,机可以方便管理者通过左边快速浏览到所有的功能,也可以通过右边较大的区域进行每个功能的操作。如下图所示:

5.5 个人信息

个人信息无非还是对于个人的属性进行一些相关的管理。如下图所示:

基于大数据电信诈骗管理系统是一个高级的Python项目,旨在通过分析海量通信数据来识别和预防电信诈骗活动。该系统结合了大数据分析、自然语言处理(NLP)、机器学习等技术,以提高检测诈骗电话和短信的准确性。 主要功能可能包括: 1. **实时监控分析**:系统能够实时收集并分析通话记录和短信内容,使用预定义的规则和模式识别潜在的诈骗行为。 2. **智能报告系统**:生成关于可疑通信行为的报告,包括时间、频率、通信双方等信息,供进一步分析和调查。 3. **用户馈机制**:允许用户标记和报告诈骗电话或短信,系统据此更新诈骗数据库和检测规则。 4. **风险评估模型**:构建风险评估模型,根据历史数据和行为模式预测单个电话号码或短信的诈骗概率。 5. **教育和预防措施**:提供教育用户的模块,普及如何识别和防范电信诈骗的知识。 6. **接口友好的管理平台**:提供一个易于使用的Web界面,让管理人员可以轻松地查看分析结果、管理报告和调整系统设置。 技术栈通常涉及: - Python编程语言:作为主要的后端逻辑和数据处理工具。 - 数据库技术:如MySQL、PostgreSQL或MongoDB,用于存储通信日志和诈骗数据库。 - 前端技术:HTML, CSS, JavaScript以及框架(如React或Vue.js),用于构建用户界面。 - 机器学习库:如scikit-learn或TensorFlow,用于构建和训练诈骗检测模型。 - NLP工具:如NLTK或Spacy,用于分析短信内容和识别诈骗语言模式。 部署方式可能包括: - 本地部署:在内部网络中配置环境运行系统,确保数据安全性。 - 云服务部署:利用云服务提供商的可扩展性和高可用性优势进行托管。 该系统对于提高公众对电信诈骗的防范意识、减少诈骗成功率具有重要作用。同时,它为电信运营商、安全机构和金融机构提供了一个强有力的工具来保护其客户不受诈骗活动的侵害。通过大数据分析和机器学习,系统能够不断学习和适应新的诈骗手段,从而持续提升防护能力。
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