Kaur-bit/PhishGuard
GitHub: Kaur-bit/PhishGuard
PhishGuard 结合基于规则的模式匹配与 Claude AI 语义分析，帮助用户快速评估邮件是否存在钓鱼风险并给出详细的风险解读。
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# PhishGuard
一款钓鱼邮件分析器，结合 AI 驱动的检测与基于规则的模式匹配，可即时评估邮件是合法的还是钓鱼企图。
在线演示：https://claude.ai/public/artifacts/bb4a51f6-e7ff-436a-ad56-37c06a5550bf
功能
用户粘贴可疑邮件（或手动填写字段），PhishGuard 将返回：
0–100 的风险评分
判定结果：安全、可疑或检测到钓鱼
发现的所有危险信号的详细分析，并按严重程度（高 / 中 / 低）进行标注
关于分析结果的通俗易懂的 AI 总结
工作原理
PhishGuard 同时运行两个检测引擎并综合其结果：
基于规则的引擎（权重 40%）
扫描已知的钓鱼模式，包括：
紧迫感和施压语言
凭证收集企图
威胁性语言
发件人域名不匹配
缩短或不安全的 URL
品牌名称欺骗（字符替换）
通用问候语
通过 Claude API 实现的 AI 引擎（权重 60%）
将邮件发送给 Claude 进行上下文分析，捕获简单模式匹配会遗漏的细微威胁，并返回带有严重程度评级的结构化分析结果。
安全特性
输入清理：在处理前剥离所有 HTML 标签和 JavaScript
Prompt 注入防护：用户提供的邮件内容被包装在硬分隔符中，并明确指示 AI 将所有内容视为不可信数据，而非指令
字符限制：对所有输入强制执行限制以防止滥用
技术栈
React
Claude API (claude-sonnet-4-20250514)
原生 CSS 配合 CSS 自定义属性
_使用 React 和 Claude API 构建的 AI 驱动钓鱼邮件分析器，结合基于规则的模式检测与实时 AI 分析，对可疑邮件进行评分和拆解分析_
_使用 React 和 Claude API 构建的 AI 驱动钓鱼邮件分析器，结合基于规则的模式检测与实时 AI 分析，对可疑邮件进行评分和拆解分析_标签：AI分析, AMSI绕过, Claude API, React, Syscalls, 反钓鱼, 威胁检测, 自定义脚本, 邮件安全