Implémentation d'un Système de Détection de Fraude avec la Distance de Levenshtein dans un Projet Django

La distance de Levenshtein peut être utilisée dans un système de détection de fraude pour comparer les données saisies par l'utilisateur (comme le nom, l'adresse ou l'email) avec les données existantes afin d'identifier les entrées similaires mais potentiellement frauduleuses .

Voici un guide étape par étape pour intégrer cette fonctionnalité dans votre projet Django.

1. Cas d'utilisation

Un système de détection de fraude peut comparer :

• Emails similaires : pour détecter des comptes créés avec des variations légères (e.g.,[email protected]contre.[email protected]).
• Adresses proches : pour vérifier si des comptes multiples utilisent des adresses presque identiques.
• Noms similaires : pour repérer des utilisateurs avec des noms légèrement modifiés (e.g.,John Doecontre.Jon Doe).

2. Étapes pour la mise en œuvre

un. Créer un Middleware ou un Sig...
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