SpringBoot+Vue 反欺诈平台平台完整项目源码+SQL脚本+接口文档【Java Web毕设】

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26人浏览 · 2026-02-15 03:23:13

qq2_811517515 · 2026-02-15 03:23:13 发布

摘要

随着互联网金融和电子商务的快速发展，线上交易欺诈行为日益猖獗，给企业和用户带来巨大经济损失。传统的反欺诈手段依赖人工审核和简单规则匹配，效率低下且难以应对新型欺诈手段。大数据和人工智能技术的兴起为反欺诈提供了新的解决方案，通过实时数据分析、行为建模和机器学习算法，能够更精准地识别异常交易。本课题旨在设计并实现一个基于SpringBoot和Vue的反欺诈平台，整合多种风控策略，提升欺诈检测的自动化水平和准确性。关键词：反欺诈、互联网金融、大数据分析、机器学习、行为建模。

本平台采用前后端分离架构，后端基于SpringBoot框架实现RESTful API，结合MyBatis-Plus进行高效数据库操作，利用Redis缓存高频数据以提升性能。前端使用Vue.js和Element UI构建交互友好的管理界面，支持动态数据可视化展示。系统核心功能包括用户行为分析、交易风险评估、黑名单管理、规则引擎配置及实时预警。通过集成第三方风控接口和机器学习模型，平台能够动态调整风控策略，降低误判率。关键词：SpringBoot、Vue.js、实时预警、规则引擎、风控策略。

数据表设计

用户行为日志数据表

用户行为日志记录用户在平台的操作轨迹，包括访问路径、操作时间及设备信息，用于后续行为分析和异常检测。创建时间通过数据库函数自动生成，日志ID为主键。结构如表3-1所示。

字段名	数据类型	说明
behavior_id	BIGINT	行为日志唯一标识（主键）
user_account	VARCHAR(50)	用户账号
action_path	VARCHAR(200)	操作路径
device_info	VARCHAR(100)	设备信息（IP/设备型号）
operation_time	DATETIME	操作时间
is_abnormal	TINYINT	是否异常行为（0否1是）

风控规则配置数据表

风控规则配置表存储系统动态规则，支持灵活调整阈值和权重，规则ID为主键。结构如表3-2所示。

字段名	数据类型	说明
rule_code	VARCHAR(32)	规则唯一编码（主键）
rule_name	VARCHAR(50)	规则名称
threshold_value	DECIMAL(10,2)	触发阈值
risk_level	TINYINT	风险等级（1-5）
update_by	VARCHAR(30)	最后更新人
is_active	TINYINT	是否启用（0否1是）

欺诈预警记录数据表

欺诈预警记录表保存触发风控规则的交易或行为详情，预警ID为主键。结构如表3-3所示。

字段名	数据类型	说明
alert_uid	CHAR(36)	预警记录唯一ID（主键）
related_trans_id	VARCHAR(64)	关联交易单号
trigger_rule	VARCHAR(32)	触发规则编码
alert_content	TEXT	预警详情描述
handle_status	TINYINT	处理状态（0未处理1已处理）
create_time	DATETIME	创建时间（自动生成）