usmanshahid03/phish-detect-ai

概述 本项目是一个AI驱动的网络钓鱼和垃圾邮件检测系统，使用FastAPI和机器学习构建。它利用传统机器学习模型与深度学习架构相结合的方式，检测钓鱼邮件、垃圾邮件和恶意URL。 该系统还使用LIME提供可解释AI见解，帮助用户理解预测结果背后的原因。 功能 邮件分类： - 正常邮件 (Legitimate) - 垃圾邮件 - 钓鱼邮件 - URL钓鱼检测 - 集成AI模型架构 - 使用LIME的可解释AI - 基于FastAPI的REST API支持 - 交互式API文档 - 置信度分数与概率输出 - 模型共识分析 使用技术 - Python - FastAPI - PyTorch - Transformers (DistilBERT) - Scikit-learn - NumPy - Joblib - LIME 所用模型 **传统机器学习** - 逻辑回归 - 支持向量机 (SVM) **深度学习** - DistilBERT + 全连接神经网络 - CNN + Transformer 混合模型 **URL检测** - 梯度提升分类器

标签：AI驱动, Apex, AV绕过, DistilBERT, FastAPI, LIME, Python, PyTorch, REST API, URL检测, 人工智能, 凭据扫描, 可解释AI, 垃圾邮件过滤, 安全防护, 恶意内容分类, 无后门, 机器学习, 模型共识分析, 模型解释性, 深度学习, 用户模式Hook绕过, 电子邮件安全, 系统调用监控, 网络安全, 置信度评估, 逆向工具, 钓鱼检测, 隐私保护, 集成学习