CyberB0x/AI-Phishing-Defense-Platform

# AI 钓鱼防御平台 ⚠️ 本仓库受专有许可证保护。 严禁未经授权使用、重新分发或商业利用。 ## 概述 **企业级**钓鱼防御平台，利用多层分析、威胁情报和可解释 AI 检测恶意 URL。 该平台提供安全的 **API-first** 架构，具备 API 密钥、使用量追踪、速率限制和详细的威胁说明——专为开发者、安全团队和企业设计。 旨在作为真实世界的安全服务运行，而非演示 Demo。 ## 核心功能 - 🔍 URL 钓鱼风险分析 - 🧠 可解释 AI（人类可读 + 技术说明） - 📊 带置信度估计的风险评分 - 🛡️ 威胁情报增强（VirusTotal, Google Safe Browsing） - 🧾 AI 生成的安全分析师报告（SOC 风格） - 🧩 面向未来 GPT 集成的 LLM-ready 架构 ## 应用场景 - 安全团队大规模分析可疑 URL - 开发者将钓鱼检测集成到产品中 - SOC 分析师接收可解释的威胁报告 - 企业保护用户免受凭据窃取攻击 ## 安全优先设计 该平台采用安全优先的设计理念： - 不隐式信任用户输入 - 抗滥用 API 设计 - 速率限制和异常检测 - 可解释的判定结果，满足审计与合规需求 ## 高层架构 ``` Client (Web / API Consumer) | v API Gateway (Django REST Framework) | v Authentication & API Key Validation | v Rate Limiting & Abuse Protection | v URL Analysis Engine ├── Static & Heuristic Analysis ├── AI-based Risk Scoring └── Reputation Checks | v Explainable Threat Report Generator | v Response to Client | v Usage Logging & Analytics ``` ## 项目意义 钓鱼攻击仍然是全球最常见且最具破坏性的网络威胁之一。 仅靠检测是不够的。 该平台旨在： - 教育用户 - 支持安全团队 - 提供可执行、易于理解的安全洞察 ## 技术栈 - 后端：Django + Django REST Framework - AI 层：自定义 ML 模型 / 启发式引擎 - 数据库：PostgreSQL - 缓存 / 速率限制：Redis - 认证：基于 API Key 的身份验证 - 部署：Docker-ready（未来支持 Kubernetes） ## 系统架构 该平台遵循 API-first、安全优先的架构。 传入请求通过 API 密钥进行身份验证，并经过速率限制和滥用防护层。 每个 URL 由多层分析引擎处理，结合启发式规则、信誉检查和基于 AI 的风险评分。 结果包含可解释的威胁报告和置信度分数。 所有请求均被记录，用于使用分析和监控。 ## 威胁检测逻辑 检测引擎采用多层方法，结合启发式规则、信誉信号和基于 AI 的评分。 该系统设计能够抵御规避技术，例如 URL 混淆、重定向和域名欺骗。 每个判定都包含风险因素的可解释细分，使其适用于企业和合规场景。 ## 监控与可观测性 系统包含结构化日志记录和安全指标， 用于监控检测质量、性能和滥用模式。 指标包括检测准确率、误报率、分析延迟和滥用指标。 此设计支持将系统作为真实世界的安全服务进行大规模运行。 反馈循环允许持续改进检测准确率。 ## 许可证 本项目采用 **专有、非商业许可证** 授权。 您只能出于评估和教育目的查看源代码。 未经作者明确书面许可，严禁任何形式的复制、修改、重新分发、SaaS 使用或商业使用。 有关完整详细信息，请参阅 `LICENSE` 文件。 本项目展示了真实世界 AI 驱动安全平台的设计与实现， 涵盖从检测逻辑到生产可观测性的各个方面。 ## 作者 **Arslonbek Erkinov** 专注于安全的全栈工程师 ⚠️ **本项目正在积极开发中。**

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