rohangone/AI_Phishing_Email_Detection

# 🛡️ AI 钓鱼邮件检测 这是一个基于 Machine Learning 的 Web 应用程序，利用自然语言处理 (NLP) 和分类算法来检测邮件是**钓鱼邮件**还是**合法邮件**。 ## 📌 项目概述 钓鱼邮件是最常见的网络威胁之一。本项目使用 Machine Learning 技术将邮件分类为钓鱼邮件或合法邮件。 该应用程序使用 **Python**、**Scikit-learn** 和 **Streamlit** 构建。 ## 🚀 功能 - 即时检测钓鱼邮件 - 基于 Machine Learning 的预测 - TF-IDF 特征提取 - Streamlit Web 界面 - 简洁且用户友好的界面 - 高预测准确率 ## 🛠 使用的技术 - Python - Pandas - NumPy - Scikit-learn - Streamlit - Pickle ## 🤖 Machine Learning 模型 - Logistic Regression - K-Nearest Neighbors (KNN) - Random Forest - Multi Layer Perceptron (MLP) ## 📂 项目结构 ``` AI_Phishing_Email_Detection/ │ ├── app/ ├── notebooks/ ├── screenshots/ ├── README.md ├── requirements.txt ``` ## 📸 截图 ### 主页  ### 合法邮件预测  ### 钓鱼邮件预测  ## ⚙️ 安装 克隆仓库 ``` git clone https://github.com/rohangone/AI_Phishing_Email_Detection.git ``` 安装依赖项 ``` pip install -r requirements.txt ``` 运行应用程序 ``` streamlit run app/app.py ``` ## 👨‍💻 作者 **Rohan Gone** 人工智能与数据分析 B.Tech MIT Art, Design and Technology University 印度浦那 ## 📜 许可证 本项目出于教育和实习目的而开发。

标签：Apex, Kubernetes, Scikit-learn, Streamlit, 机器学习, 访问控制, 逆向工具, 钓鱼检测