ritusingh0110/AI-Phishing-Detection-System

# 基于 AI 的钓鱼检测与威胁情报平台 ## 项目概述 本项目是一个基于 AI 的网络安全系统，旨在利用机器学习、NLP 和网络安全威胁分析技术来检测钓鱼邮件。 该平台会分析邮件内容，提取可疑指标，计算威胁评分，并解释为什么一封邮件会被判定为恶意邮件。 # 问题描述 网络钓鱼攻击是最常见的网络安全威胁之一，常被用于窃取凭证、财务信息和敏感用户数据。 传统的垃圾邮件过滤器往往无法检测到复杂的钓鱼攻击。 本项目旨在通过以下技术提升钓鱼检测能力： - 机器学习 - NLP - 网络安全特征工程 - 风险评分 - 可解释 AI # 功能 - 钓鱼邮件检测 - 基于 NLP 的文本分类 - TF-IDF 特征提取 - URL 检测 - IP 地址检测 - 可疑关键词分析 - 风险评分计算 - 可解释 AI 推理 - 交互式 Streamlit 仪表板 - Docker 部署支持 # 技术栈 ## 机器学习 - Scikit-learn - RandomForestClassifier - TF-IDF 向量化 ## 前端 - Streamlit ## 后端 - Python ## 库 - Pandas - NumPy - Scipy - Joblib - Regex # 系统架构 用户输入 ↓ Streamlit 前端 ↓ 特征提取引擎 ↓ ML 分类模型 ↓ 网络安全风险分析 ↓ 可解释 AI 层 ↓ 预测输出 # 安装说明 ``` pip install -r requirements.txt ``` # 运行应用程序 ``` streamlit run app/app.py ``` # 检测示例 输入： URGENT! Verify your password immediately. 输出： - 钓鱼邮件 - 高风险评分 - 检测到可疑 URL # 未来改进 - 集成 VirusTotal API - 深度学习模型 - 浏览器扩展 - 实时邮件监控 - SIEM 集成 - 威胁情报 API # 截图 （在此处添加 Streamlit 截图） # 作者 Ritu Singh

标签：Apex, Kubernetes, Python, Streamlit, 人工智能, 无后门, 机器学习, 用户模式Hook绕过, 网络安全, 访问控制, 请求拦截, 逆向工具, 钓鱼检测, 隐私保护