mithilesh241125/PhishShield-AI

🔐 PhishShield AI 一个基于人工智能的钓鱼检测系统，使用机器学习分析 URL，并通过对抗攻击模拟评估模型的健壮性。 🚀 概述 PhishShield AI 旨在通过从输入链接中提取关键特征并应用机器学习模型进行分类来检测钓鱼 URL。 与基础检测系统不同，该项目还包括对抗测试，通过生成修改后的 URL 来测试模型被绕过的难易程度。 🔍 功能 - 🔐 检测钓鱼、可疑和安全 URL - 🧠 基于机器学习的分类 - ⚙️ 从 URL 中提取自定义特征 - ⚔️ 对抗攻击模拟 - 📊 置信度分数和预测输出 - 💡 可解释的结果，便于理解 🧠 工作原理 URL → 特征提取 → 机器学习模型 → 预测 → 对抗测试 1. 用户输入 URL 2. 提取特征（长度、关键词、结构等） 3. 逻辑回归模型预测类别 4. 对抗模块修改 URL 5. 系统评估健壮性 📊 仪表板预览 （此处添加截图） - URL 输入界面 - 预测结果 - 置信度分数 - 对抗测试结果 ⚙️ 安装 git clone https://github.com/mithilesh241125/phishshield-ai cd phishshield-ai pip install -r requirements.txt python app.py 🛠️ 使用技术 - Python - Flask - Scikit-learn - 逻辑回归 - 特征工程 📂 项目结构 phishshield-ai/ │ ├── app.py ├── model.py ├── feature_extractor.py ├── dataset.csv ├── templates/ ├── static/ ├── requirements.txt └── README.md 🎯 应用场景 该项目展示了钓鱼检测系统的工作原理以及攻击者如何尝试使用对抗技术绕过检测。 它结合了网络安全中的防御（检测）与进攻（攻击模拟）方法。 🚀 后续改进 - 基于深度学习的检测 - 实时浏览器扩展 - 与威胁情报 API 集成 - 改进的对抗攻击策略 📌 作者 Mithilesh R 🔗 https://github.com/mithilesh241125

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