mustafajaved304/PhishGuard-AI

# 🛡️ PhishGuard AI **PhishGuard AI** 是一个使用 **Python** 和 **Flask** 开发的现代钓鱼检测平台。它利用基于规则的钓鱼检测引擎，帮助用户分析可疑的 **URL、电子邮件和短信**，以识别潜在的网络威胁并提供安全建议。 ## 📌 概述 网络钓鱼仍然是最常见的网络威胁之一。本项目演示了如何利用基于规则的检测技术，识别 URL、电子邮件和短信中的可疑指标，从而帮助用户识别并避免钓鱼攻击。 ## ✨ 功能 - 🌐 URL 钓鱼分析 - 📧 电子邮件钓鱼检测 - 📱 短信诈骗检测 - 📊 风险评分计算 - 🚨 威胁等级分类 - 📝 详细的检测原因 - 📄 PDF 报告生成 - 🎨 现代网络安全用户界面 - ⚡ 快速的基于规则的分析 - 🔒 注重隐私（无需数据库） ## 🛠️ 使用的技术 ### 后端 - Python - Flask ### 前端 - HTML5 - CSS3 - JavaScript ### 库 - ReportLab - Jinja2 ## 📂 项目结构 ``` PhishGuard-AI/ │ ├── analyzer/ │ ├── __init__.py │ ├── url_checker.py │ ├── email_checker.py │ ├── sms_checker.py │ ├── risk_engine.py │ └── report_generator.py │ ├── static/ │ ├── css/ │ │ └── style.css │ ├── js/ │ │ └── script.js │ └── images/ │ ├── templates/ │ ├── index.html │ ├── analyzer.html │ ├── result.html │ ├── about.html │ ├── contact.html │ ├── navbar.html │ └── footer.html │ ├── app.py ├── requirements.txt └── README.md ``` ## ⚙️ 安装说明 克隆仓库： ``` git clone https://github.com/mustafajaved304/PhishGuard-AI.git ``` 打开项目： ``` cd PhishGuard-AI ``` 创建虚拟环境： ``` python -m venv venv ``` 激活虚拟环境（Windows）： ``` venv\Scripts\activate ``` 安装所需的包： ``` pip install -r requirements.txt ``` 运行应用程序： ``` python app.py ``` 打开浏览器并访问： ``` http://127.0.0.1:5000 ``` ## 🔍 检测模块 ### 🌐 URL 分析器 检查以下钓鱼指标： - 可疑关键词 - 基于 IP 的 URL - URL 缩短服务 - 过多的子域名 - 虚假登录页面 - 缺失 HTTPS - 可疑的域名模式 ### 📧 电子邮件分析器 检测： - 紧急的钓鱼话术 - 凭据请求 - 虚假的银行邮件 - 欺骗性指标 - 可疑链接 - 社会工程学技术 ### 📱 短信分析器 识别： - 虚假中奖信息 - OTP 诈骗 - 银行欺诈 - 账户验证骗局 - 可疑的缩短链接 - 紧急付款请求 ## 📊 输出结果 分析完成后，应用程序将提供： - ✅ 风险评分 - ✅ 威胁等级 - ✅ 检测原因 - ✅ 安全建议 - ✅ 可下载的 PDF 报告 ## 🎯 项目目标 - 提高反钓鱼意识 - 演示基于规则的威胁检测 - 提供易于使用的网络安全工具 - 帮助用户识别可疑的网络内容 - 提倡更安全的浏览和通信习惯 ## 🚀 未来改进 - 基于机器学习的钓鱼检测 - 集成 VirusTotal API - URL 信誉服务 - 浏览器扩展 - 电子邮件附件扫描 - 用户身份验证 - 威胁历史记录仪表板 - 云部署 ## 👨‍💻 开发者 **Mustafa Mehmood Javed** **GitHub:** https://github.com/mustafajaved304 ## 📄 许可证 本项目专为教育和学习目的而开发。 © 2026 Mustafa Mehmood Javed. 保留所有权利。

标签：AMSI绕过, Flask, Python, 反钓鱼, 后端开发, 威胁检测, 数据可视化, 无后门, 逆向工具