MeghaScaria/cyber-ai-system

# AI 驱动的网络空间安全与欺诈情报智能体 一个智能的实时网络空间安全系统，旨在检测、分析和预防跨短信、URL 及在线通信平台的数字欺诈行为。 ## 🚀 概述 随着钓鱼攻击、UPI 诈骗和欺诈信息的迅速增加，该项目旨在构建一个由 AI 驱动的安全层，实时保护用户免受网络威胁。该系统利用自然语言处理 (NLP)、机器学习和外部威胁情报 API 来识别可疑和恶意活动。 ## 🎯 核心功能 - 🔍 **智能消息扫描器** 使用 NLP 模型检测垃圾信息、钓鱼和诈骗信息。 - 🌐 **URL 钓鱼检测** 使用基于特征的 ML 模型和外部 API 识别恶意链接。 - 🤖 **基于 AI 的欺诈检测** 将输入分类为*安全*、*可疑*或*欺诈*。 - ⚠️ **实时警报** 立即通知用户潜在威胁并提供建议操作。 - 📊 **用户风险仪表板** 跟踪欺诈历史、风险评分和洞察分析。 - 📱 **移动应用集成** 支持短信和用户交互的实时扫描。 ## 🧠 AI/ML 组件 - NLP 模型: TF-IDF, Logistic Regression, DistilBERT（计划中） - 钓鱼检测: 基于特征的 ML 模型 - 异常检测: Isolation Forest - 文本处理: Regex，预处理管道 ## 🛠️ 技术栈 - **前端:** Flutter - **后端:** FastAPI (Python) - **数据库:** MongoDB / Firebase - **ML/AI:** Scikit-learn, Transformers (Hugging Face) - **API:** Google Safe Browsing, VirusTotal, Firebase FCM ## 📂 项目结构 - `ml-models/` → 数据处理，特征工程，模型训练 - `backend/` → FastAPI API 和模型集成 - `mobile-app/` → 基于 Flutter 的移动应用程序 - `docs/` → 文档 ## 🚀 MVP 范围 - 短信垃圾信息/欺诈检测 - URL 钓鱼检测 - 基础警报系统 - 后端 API 集成 ## 🌍 影响 该系统旨在通过主动检测欺诈行为并为用户提供实时洞察分析，从而增强数字安全性，为构建更安全的在线生态系统做出贡献。

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