생성하는 거래의 실제 라벨을 선언하세요. 정상이라고 선언한 거래를
모델이 사기로 판단한 경우(FP)에만 공격팀 로그에 기록됩니다.
방어팀 로그는 모델 업로드 내역 전용입니다.
관리자 제어
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봇 설정
봇 상태
전체 공개 데이터 정답 라벨 부여
모델 업데이트 업로드
현재 스키마와 호환되는 joblib artifact 또는 artifacts.zip(MLP 번들)을 업로드하면 즉시 새 모델 버전으로 전환됩니다.
공개 데이터 정리
스트림 거래 누적이 너무 커지면 CSV 다운로드가 느려집니다. 최근 N건만 남기고 정리합니다 (수동 거래/시드는 보존).
봇이 생성한 최근 거래
시간
계정
금액
위험
사유
모델 업데이트
업데이트 로그
학습 데이터 로그
모델 업로드
당신의 모델을 시험해보세요
누구나 artifacts.zip(MLP 번들: mlp_preprocessor.pkl, mlp_threshold.pkl, mlp_model.h5 또는 .keras)을
업로드해 라이브 탐지 모델을 즉시 교체할 수 있습니다. 업로드 시 SHA-256 해시와 공개 정답 라벨에 대한 성능이 기록됩니다.
모델 레지스트리
버전별 해시 · 업로더 · 라이브 성능(정답 공개 데이터 기준)
누구나 클릭하여 현재 활성 모델을 모든 공개 정답 라벨로 다시 평가하고 히스토리에 기록합니다.
공격팀 / 방어팀
공격팀 인텔
방어팀 상태
공격 / 방어 로그
에이전트 액션
계정
액션 로그
원본 데이터셋
아직 공개 안 한 전체 데이터 다운로드
실시간 봇이 시간순으로 흘려보내는 전체 1,000만건 데이터셋의 원본 위치:
- 이 데이터에서 일부씩 정답이 공개되며, 아직 공개되지 않은 전체 파일은
별도 비밀번호를 알아야 받을 수 있습니다.
데이터 정답 라벨 (오라클)
전체 데이터 분포 기반 판단
운영 중인 모델과는 별개로, 전체 원본 데이터셋(1,000만건) 전부를
한 번에 스트리밍 스캔해 데이터 분포를 기계적으로 학습한
정답 오라클입니다. 수동으로 생성된 거래의 정답 라벨(truth_label)을
자동으로 채우는 데 사용되며, 운영 모델과 무관한 고정된 기준선입니다.
판단할 거래 입력
스키마 기본값을 그대로 두거나, 임의의 필드 값을 조정한 뒤 제출을 누르세요.
오라클은 입력을 저장하지 않고 즉시 라벨(정상/사기)과 확률을 반환합니다.