IBM/AMLSim
Vedi su GitHubThe AMLSim project is intended to provide a multi-agent based simulator that generates synthetic banking transaction data together with a set of known money laundering patterns - mainly for the purpose of testing machine learning models and graph algorithms. We welcome you to enhance this effort since the data set related to money laundering is critical to advance detection capabilities of money laundering activities.
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- 123
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- 0
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- 47
- Lingua principale
- Python
- Licenza
- Apache-2.0
- Ultimo push su GitHub
- 14/2/2022
- Ultima indicizzazione
- 17/9/2026
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- Metriche di merge delle PR
- Nessuna PR unita negli ultimi 30g
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Difficoltà 5/5 Più di una settimana Idoneità per principianti 35/100
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Does it work? Aperta
Difficoltà 5/5 Più di una settimana Idoneità per principianti 15/100
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Difficoltà 4/5 3-5 giorni Idoneità per principianti 25/100
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tmp? Aperta
Difficoltà 4/5 3-5 giorni Idoneità per principianti 25/100
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Difficoltà 2/5 1-3 ore Idoneità per principianti 25/100
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when get the new version Aperta
Difficoltà 1/5 Meno di un'ora Idoneità per principianti 15/100
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Difficoltà 3/5 1-2 giorni Idoneità per principianti 30/100
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Difficoltà 4/5 3-5 giorni Idoneità per principianti 25/100
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Difficoltà 3/5 1-2 giorni Idoneità per principianti 45/100
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Example Datasets DropBox Aperta
Difficoltà 2/5 1-3 ore Idoneità per principianti 35/100
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Difficoltà 1/5 Meno di un'ora Idoneità per principianti 1/100
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Difficoltà 3/5 1-2 giorni Idoneità per principianti 25/100
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Upgrade Python and networkx Aperta
Difficoltà 4/5 3-5 giorni Idoneità per principianti 25/100
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Difficoltà 3/5 1-2 giorni Idoneità per principianti 25/100
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transaction time stamp Aperta
Difficoltà 5/5 Più di una settimana Idoneità per principianti 20/100
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Difficoltà 5/5 Più di una settimana Idoneità per principianti 25/100
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Difficoltà 4/5 3-5 giorni Idoneità per principianti 35/100
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Difficoltà 4/5 3-5 giorni Idoneità per principianti 25/100
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Difficoltà 3/5 1-2 giorni Idoneità per principianti 35/100
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Difficoltà 3/5 1-2 giorni Idoneità per principianti 35/100
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Difficoltà 4/5 3-5 giorni Idoneità per principianti 32/100
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Difficoltà 3/5 1-2 giorni Idoneità per principianti 35/100
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Difficoltà 3/5 1-2 giorni Idoneità per principianti 30/100
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Difficoltà 5/5 Più di una settimana Idoneità per principianti 25/100
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bug
Difficoltà 2/5 1-3 ore Idoneità per principianti 48/100
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Difficoltà 5/5 Più di una settimana Idoneità per principianti 15/100
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Difficoltà 3/5 1-2 giorni Idoneità per principianti 30/100
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Error run_AMLSim.sh Aperta
Difficoltà 4/5 3-5 giorni Idoneità per principianti 25/100
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non-fraud amount calculation Aperta
Difficoltà 5/5 Più di una settimana Idoneità per principianti 25/100
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Difficoltà 3/5 1-2 giorni Idoneità per principianti 25/100
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Timesteps Aperta
Difficoltà 5/5 Più di una settimana Idoneità per principianti 20/100
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Feature vector Aperta
Difficoltà 5/5 Più di una settimana Idoneità per principianti 15/100
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Difficoltà 4/5 3-5 giorni Idoneità per principianti 25/100
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UI for generating data Apertaenhancement
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Customized patterns Apertaenhancement
Difficoltà 5/5 Più di una settimana Idoneità per principianti 25/100
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Mule pattern Apertaenhancement
Difficoltà 5/5 Più di una settimana Idoneità per principianti 15/100
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Temporal cycle pattern Apertaenhancement
Difficoltà 5/5 Più di una settimana Idoneità per principianti 25/100
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alertPatterns parameters Aperta
Difficoltà 2/5 1-3 ore Idoneità per principianti 30/100
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Difficoltà 3/5 1-2 giorni Idoneità per principianti 35/100
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enhancement
Difficoltà 4/5 3-5 giorni Idoneità per principianti 25/100
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Setup docker container Apertaenhancement
Difficoltà 4/5 3-5 giorni Idoneità per principianti 30/100
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Difficoltà 4/5 3-5 giorni Idoneità per principianti 30/100
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enhancement
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refactoring
Difficoltà 5/5 Più di una settimana Idoneità per principianti 25/100