imabhi07/LinkVeil-AI

# 🛡️ LinkVeil-AI **由混合 AI 驱动的终极实时钓鱼检测系统。** [](https://www.python.org/downloads/) [](https://react.dev/) [](https://www.typescriptlang.org/) [](https://tailwindcss.com/) [](https://fastapi.tiangolo.com/) [](https://ai.google.dev/) [](https://playwright.dev/) [](https://pytorch.org/) [](https://opensource.org/licenses/MIT) LinkVeil-AI 是一个先进的多层安全平台，可提供针对复杂钓鱼攻击的实时保护。通过协调 Deep Learning、Gradient Boosting、LLM 和 Active Browser Probing，LinkVeil 提供高准确率的判决以及人类可读的解释。 ## 🔥 核心亮点 * **⚡ 混合智能**：结合 DistilBERT（语义）、XGBoost（词汇）和 Gemini Pro（认知）。 * **🕵️ 主动探测**：实时浏览器代理（Playwright）分析实时页面行为和重定向。 * **🧠 网络安全分析师**：获取关于网站*为何*被标记的详细解释，由 Gemini 提供支持。 * **🎨 高级 UI**：采用玻璃拟物化、带动画的 React 仪表板，带来无缝的安全体验。 * **✅ 经过验证的准确率**：在现代钓鱼数据集上实现了 97% 以上的 F1 分数优化。 ## 🏗️ 架构概览  *结合行为、词汇和语义智能的多层防御策略。* ## 📂 项目结构 ``` . ├── backend/ # FastAPI High-Performance Backend │ ├── app/ │ │ ├── models/ # Pydantic Schemas & DB Models │ │ ├── routes/ # API Scanning Endpoints │ │ ├── services/ # AI Engines: Gemini, Playwright, XGBoost │ │ └── main.py # Entry Point │ └── requirements.txt # Python Dependencies ├── frontend/ # React + Vite Forensic Dashboard │ ├── src/ │ │ ├── components/ # UI/UX Glassmorphic Components │ │ ├── types.ts # Global Forensic Types │ │ └── App.tsx # Dashboard Orchestrator │ └── tailwind.config.js # Premium Design Tokens ├── ml/ # Machine Learning Lab │ ├── datasets/ # Pre-processing & Feature Extraction │ ├── models/ # Local Weights for XGBoost & DistilBERT │ └── train.py # Model Training Orchestation ├── data/ # Persistent Storage (SQLite) ├── docs/ # Technical Assets & Diagrams └── docker-compose.yml # Containerized Deployment ``` ## 🚀 快速开始指南 ### 1. 前置条件 - **Python 3.11+** 和 **Node.js 18+** - **Git LFS**（预训练权重必需） ### 2. 初始化 ``` git clone https://github.com/imabhi07/LinkVeil-AI.git cd LinkVeil-AI git lfs install git lfs pull ``` ### 3. 后端设置（大脑） 1. **配置环境**：在根目录创建 `.env` 文件。 GOOGLE_API_KEY=your_gemini_api_key DATABASE_URL=sqlite:///./data/linkveil.db 2. **安装与运行**： python -m venv venv .\venv\Scripts\activate # Windows pip install -r backend/requirements.txt playwright install chromium uvicorn backend.app.main:app --host 0.0.0.0 --port 8000 --reload ### 4. 前端设置（界面） ``` cd frontend npm install npm run dev ``` ## 🧪 手动模型训练（开发者模式） 如果您不想使用 Git LFS 或希望训练您自己的版本： 1. **准备数据**：`python ml/datasets/prepare_data.py` 2. **训练模型**： - `python ml/train_xgboost.py`（快速） - `python ml/train.py`（计算量大 - 推荐 GPU） ## 📖 深入文档 需要更多细节？请查看我们的专项指南： - 📘 **[技术架构与 ML 深入解析](PROJECT_DETAILS.md)** - 📝 **[环境变量参考](backend/.env.example)** ## 🤝 贡献 欢迎贡献！请提出 issue 或提交 pull request 来进行任何改进。 ## 📜 许可证 本项目基于 MIT 许可证授权 - 详见 [LICENSE](LICENSE) 文件。

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