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WebShield – 高级网络钓鱼检测系统 WebShield GitHub 仓库⁠� WebShield 是一个由人工智能驱动的钓鱼检测系统，旨在实时识别和阻止恶意网站及欺诈性 URL。该项目专注于通过分析网站 URL、检测可疑模式以及运用机器学习技术将网站分类为安全或钓鱼网站，来提升在线安全性。 该系统通过易于使用的网页界面提供即时的钓鱼检测结果，帮助用户保护其个人信息、登录凭据和财务数据免受网络威胁。 主要特性 - 实时钓鱼网站检测 - 基于机器学习的 URL 分类 - 检测可疑及恶意网站模式 - 用户友好的网页界面，便于 URL 检查 - 快速且准确的预测系统 - 专注于网络安全的解决方案，实现更安全的网页浏览 使用的技术 - Python - Flask - HTML, CSS, JavaScript - 机器学习算法 - Scikit-learn - Pandas & NumPy 系统工作原理 1. 用户输入网站 URL。 2. 系统提取重要的 URL 特征。 3. 机器学习模型分析 URL 模式。 4. 网站被分类为： - 安全网站 - 可疑网站 - 钓鱼网站 5. 结果即时显示，并附带安全状态。 目标 WebShield 的主要目标是提供一个智能且易于访问的网络安全解决方案，帮助用户在成为在线欺诈或身份盗窃的受害者之前识别钓鱼攻击。该项目旨在提高网络安全意识，并为应对现代网络钓鱼技术提供实际防护。

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