HDMBENCH是一个新的数据集，由AIMon Labs创建，用于评估语言模型在企业和常见知识背景下的虚构检测。该数据集包含针对大型语言模型输出的虚构响应，特别是基于上下文和常见知识的虚构。它旨在解决企业环境中对准确性和可靠性的高要求，以及虚构内容可能引起的法律风险、合规问题和对用户信任的侵蚀。数据集的具体内容、创建过程和应用领域在论文中未详细描述。

arXiv2025-04-10 更新420

Expanded Financial Fraud Data

欺诈

欺骗检测

Financial fraud dataset expanded with synthetic data.

kaggle2025-07-03 更新310

Passport Synthetic Dataset

身份验证

欺骗检测

Passport Synthetic Dataset 是一个合成护照数据集，旨在提高远程验证系统中欺诈身份文档检测（PAD）的性能。该数据集采用混合方法生成，结合了合成数据和开放获取信息，并符合国际民航组织（ICAO）的要求，以确保护照图像的真实性。数据集包含9,000张图像，分为3,000张真实护照图像和3,000张手动创建的攻击图像（打印和屏幕攻击）。该数据集有助于研究人员开发和测试更强大的P

arXiv2025-05-12 更新730

Customer-level Fraud Detection Benchmark (CFDB)

欺骗检测

机器学习

客户级欺诈检测基准（CFDB）是一个专为提升机器学习模型研究和评估而设计的结构化数据集。该数据集由IBM开发，包含来自SAML-D和AML-World的详细客户行为和交易历史，总计约2076455条记录。CFDB通过将交易级数据转换为客户中心框架，强调客户行为模式，以更准确地模拟潜在欺诈。此数据集不仅遵守严格的隐私指南，确保用户保密，还通过提供丰富的客户中心特征信息，支持深度学习和异常检测算法等高

arXiv2024-04-23 更新390

Signature_Dataset

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