abhigoraya005/AI-Driven-Phishing-Email-Detection-Using-NLP
GitHub: abhigoraya005/AI-Driven-Phishing-Email-Detection-Using-NLP
一个利用 NLP 和机器学习技术检测钓鱼邮件的端到端项目，通过文本特征提取与多种分类算法区分合法邮件与钓鱼邮件。
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# 使用 NLP 的 AI 驱动钓鱼邮件检测
🚧 **项目正在积极开发中**
这是一个端到端的**自然语言处理 (NLP)** 和**机器学习**项目，旨在通过文本预处理、特征工程、元数据分析、多种分类算法以及 Streamlit 部署来检测钓鱼邮件。
## 🎯 项目目标
开发一个智能的钓鱼邮件检测系统，利用自然语言处理 (NLP) 和机器学习技术，区分合法邮件与钓鱼/垃圾邮件。
## 🛠️ 技术栈
- Python
- Pandas
- NumPy
- Scikit-learn
- NLTK
- Matplotlib
- Streamlit
- Joblib
- SciPy
- Jupyter Notebook
## 📁 项目结构
```
AI-Driven-Phishing-Email-Detection-Using-NLP/
├── dataset/
│ ├── raw/
│ └── processed/
│
├── notebooks/
│
├── models/
│
├── reports/
│
├── images/
│
├── presentation/
│
├── app.py
├── requirements.txt
├── README.md
└── LICENSE
```
## 📚 开发进度
- ✅ Notebook 01 – 项目设置
- ✅ Notebook 02 – 数据收集
- ✅ Notebook 03 – 数据理解
- ✅ Notebook 04 – 探索性数据分析 (EDA)
- ✅ Notebook 05 – 文本预处理
- ✅ Notebook 06 – 特征工程
- ⏳ Notebook 07 – 模型训练
- ⏳ Notebook 08 – 模型评估
- ⏳ Notebook 09 – 邮件预测
- ⏳ Notebook 10 – Streamlit 部署
## ✅ 已完成工作
- 项目设置与环境配置
- 数据集收集与清洗
- 数据集理解与统计分析
- 探索性数据分析 (EDA)
- NLP 文本预处理 pipeline
- TF-IDF 特征提取
- 元数据特征工程
- 训练/测试数据集准备
- 为机器学习生成特征向量
## 🚀 接下来的工作
- 训练多种机器学习模型
- 比较模型性能
- 使用混淆矩阵和分类报告进行评估
- 构建预测 pipeline
- 开发交互式 Streamlit Web 应用
- 最终文档编写与部署
## 📌 项目状态
**当前阶段：** 特征工程已完成
**下一个里程碑：** 模型训练与性能比较
随着项目的推进，将添加更多更新。
标签：Apex, Kubernetes, NoSQL, Scikit-learn, Streamlit, 数据科学, 机器学习, 特征工程, 访问控制, 资源验证, 逆向工具, 钓鱼邮件检测