在线支付欺诈检测与多因素认证数据集OnlinePaymentFraudDetectionwithMFAEnabled-sudharshanjayakumar
数据来源：互联网公开数据
标签：欺诈检测, 在线支付, 多因素认证, 机器学习, 风险管理, 金融风控, 数据分析, 二分类
数据概述：
该数据集包含来自在线支付交易的数据，记录了交易相关的多种属性，包括交易类型、金额、账户余额、欺诈标识等，并结合了多因素认证（MFA）的启用情况，用于研究和分析在线支付欺诈行为。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，但可推断为一段时间内的交易记录快照。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但可推测为全球范围内的在线支付场景。
数据维度：包括交易步数（step）、交易类型（type）、交易金额（amount）、交易发起方账户（nameOrig）、交易发起方账户余额（oldbalanceOrg、newbalanceOrig）、交易接收方账户（nameDest）、交易接收方账户余额（oldbalanceDest、newbalanceDest）、欺诈标识（isFraud）、标记欺诈标识（isFlaggedFraud）、短信提醒（sms alert）、多因素认证启用状态（MFA enabled）、欺诈预防状态（isFraudPrevented）等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为online_fraud_with_mfa_enabled.csv，便于数据分析和模型构建。数据已进行脱敏处理。
该数据集适用于欺诈检测、风险评估、安全策略优化等研究，以及相关机器学习模型的训练与评估。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于金融风控、网络安全领域的学术研究，如欺诈行为模式分析、多因素认证对欺诈的影响评估、异常交易检测算法研究等。
行业应用：为银行、支付平台、金融科技公司提供数据支持，用于构建欺诈检测系统、优化风险控制策略、提升用户账户安全。
决策支持：支持风险管理部门进行风险评估，制定和调整安全策略，降低欺诈损失。
教育和培训：作为金融风控、机器学习、数据分析等相关课程的实训素材，帮助学生理解欺诈检测的原理和方法，以及多因素认证的实际应用。
此数据集特别适合用于探索欺诈交易的特征，评估多因素认证对欺诈行为的抑制效果，从而提升在线支付系统的安全性，并优化风险管理策略。
