网络诈骗检测与预防特征工程数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：网络诈骗,人工智能,区块链,预检测,特征工程,数据质量,时间序列
数据概述：
本数据集旨在支持网络诈骗检测与预防领域的研究与应用，特别关注于事前（pre-scam）事件的特征提取与模式识别。数据集包含10,000条交易记录，涵盖38个特征字段，所有特征均为合成数据，经过julius.ai平台的特征工程处理与优化。数据集具有高质量特征分布，无缺失值，且所有特征均为数值型并经过标准化处理。值得注意的是，字段“total_microtransaction_volume”存在显著的离群值，可能代表极端的诈骗行为案例。数据集经过严格的数据清洗与特征选择，确保每项特征均提供独立且有意义的信息。
数据用途概述：
该数据集适用于网络诈骗检测模型的训练与优化，特别是在事前（pre-scam）阶段的特征提取与模式识别研究。数据集适用于以下场景：
1. 人工智能算法的训练与评估，用于识别网络诈骗的早期信号。
2. 网络安全领域的学术研究，探索诈骗行为的特征模式与演变趋势。
3. 区块链与智能合约的安全性分析，用于识别潜在的恶意行为。
4. 数据科学与特征工程的技术开发，用于优化模型性能与降低假阳性率。
5. 工业界的应用开发，支持金融机构、区块链项目及其他互联网平台的反欺诈系统建设。
通过对该数据集的分析与应用，研究人员与开发者能够深入理解网络诈骗行为的特征模式，提升模型在实际场景中的检测准确率，为网络空间的安全防护提供有力支持。
