rajini72342/Phishing-Attack-Simulation-and-Detection

🔐 钓鱼攻击模拟与检测 📌 目标 本项目专注于模拟钓鱼攻击，以评估用户的安全意识，并实施检测机制来识别并防止钓鱼尝试。它有助于理解真实的攻击向量并加强电子邮件安全防护。 🚀 功能 - 模拟钓鱼电子邮件活动 - 用于意识测试的虚假登录页面创建 - 电子邮件过滤与检测机制 - URL 与域名分析用于钓鱼检测 - 使用 Python 脚本实现基础自动化 🛠️ 工具与技术 - Python - 钓鱼模拟工具（例如：SET Toolkit、GoPhish） - 电子邮件安全工具 - HTML/CSS（用于虚假登录页面） 📂 项目结构 Phishing-Simulation/ │── emails/ # 样本钓鱼电子邮件模板 │── fake-website/ # 模拟用的虚假登录页面 │── scripts/ # 检测相关的 Python 脚本 │── reports/ # 分析与结果 │── README.md 🧠 获得的技能 - 钓鱼攻击技术与社会工程学 - 电子邮件安全与过滤机制 - 虚假网站检测方法 - 使用 Python 进行基础自动化 - 理解真实的网络攻击场景 🔍 实施的检测技术 - 可疑电子邮件头部分析 - URL 检查（域名欺骗、短链接） - 域名信誉检查 - 基于内容的过滤（关键词、模式） ⚠️ 免责声明 本项目仅严格用于教育与伦理目的。 不得将这些技术用于恶意活动。 📈 后续改进计划 - 集成机器学习用于钓鱼检测 - 高级电子邮件头部分析 - 实时浏览器钓鱼检测扩展 - 与 SIEM 集成以实现告警监控

标签：AMSI绕过, GoPhish, HTML/CSS, SEO, SET Toolkit, URL分析, 假登录页面, 关键词过滤, 域名信誉, 域名验证, 多模态安全, 威胁检测, 打鱼攻击教育, 数字取证, 机器学习检测, 电子邮件安全, 短链接检测, 社会工程, 网络安全, 自动化脚本, 逆向工具, 道德安全研究, 邮件头检查, 钓鱼攻击模拟, 钓鱼检测, 隐私保护